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這篇文章主要講解了“python中第三方庫pyecharts怎么使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“python中第三方庫pyecharts怎么使用”吧!
pyecharts的作用:用來做數據圖表
做一個圖的步驟:
1.導包
2.創建一個圖對象
3.添加數據
4.設置全局配置項
5.通過render方法將代碼生成圖像
1.折線圖
# 使用 ab173懶人程序員工具做json數據分析 # 1.導包 from pyecharts.charts import Line # TitleOpts:控制圖標題的模塊 設置全局選項時需要引用的模塊 from pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, VisualMapOpts # 2.創建一個折線圖對象 line = Line() # 3.給折線圖對象添加x軸的數據 line.add_xaxis(['中國', '美國', '英國']) # 4.給折線圖對象添加y軸對象 line.add_yaxis('GDP', [30, 20, 10]) # 5.設置全局配置項,通過 line.set_global_opts 來設置 line.set_global_opts( # 標題配置 # 參數列表:title:標題,pos_left:x軸橫向位置,pos_bottom:y軸豎向位置 title_opts=TitleOpts(title="GDP展示", pos_left="center", pos_bottom="1%"), # 圖例控制:默認是開啟的 legend_opts=LegendOpts(is_show=True), # 工具箱 toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True), # 視覺映射 visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True) ) # 6.通過render方法,將代碼生成圖像 line.render('折線圖.html')
【效果】
2. 地圖
# 1.導包 from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import VisualMapOpts # 2.準備地圖對象 map = Map() # 3.準備數據,所用數據都是列表嵌套元組 data = [ ("北京", 99), ("上海", 199), ("湖南", 299), ("廣東", 399), ("臺灣", 499), ] # 4.添加數據 map.add("測試地圖", data, "china") # 5.設置全局選項 map.set_global_opts( # 視圖功能 visualmap_opts=VisualMapOpts( # 該參數設置視圖開啟 is_show=True, # 該參數改變視圖模式 is_piecewise=True, # 顏色和表簽的設置 pieces=[ {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9", "color": "#CCFFFF"}, {"min": 10, "max": 299, "label": "10-299", "color": "#CC6666"}, {"min": 300, "max": 500, "label": "300-500", "color": "#990033"} ] ) ) # 6.繪圖 map.render("中國部分地圖.html")
【效果】
3. 柱狀圖
# 1.導包 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.options import LabelOpts # 2.創建對象 bar = Bar() # 3.添加數據 bar.add_xaxis(['中國', '美國', '英國']) bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right")) # position可以設置參數位置 # 反轉x和y軸 bar.reversal_axis() # 4.繪圖 bar.render('基礎柱狀圖.html')
【效果】
4. 基礎時間線柱狀圖
# 1.導包 from pyecharts.charts import Bar, Timeline # 導入時間模塊 from pyecharts.options import LabelOpts from pyecharts.globals import ThemeType # 導入時間線主題 # 2.創建對象 bar1 = Bar() # 3.添加數據 bar1.add_xaxis(['中國', '美國', '英國']) bar1.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right")) # position可以設置參數位置 bar1.reversal_axis() bar2 = Bar() bar2.add_xaxis(['中國', '美國', '英國']) bar2.add_yaxis("GDP", [50, 30, 20], label_opts=LabelOpts(position="right")) # position可以設置參數位置 bar2.reversal_axis() bar3 = Bar() bar3.add_xaxis(['中國', '美國', '英國']) bar3.add_yaxis("GDP", [70, 50, 30], label_opts=LabelOpts(position="right")) # position可以設置參數位置 bar3.reversal_axis() # 創建時間線對象,傳入一個字典設置主題 timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT}) # 在時間線添加柱狀圖對象 timeline.add(bar1, "點1") timeline.add(bar2, "點2") timeline.add(bar3, "點3") # 設置自動播放 timeline.add_schema( play_interval=1000, # 設置自動播放的時間間隔,單位毫秒 is_timeline_show=True, # 是否在自動播放的時候,顯示時間線 is_auto_play=True, # 是否自動播放 is_loop_play=True # 是否循環自動播放 ) # 4.繪圖是使用時間線繪圖,而不是bar對象 timeline.render("基礎時間線柱狀圖.html")
【效果】
感謝各位的閱讀,以上就是“python中第三方庫pyecharts怎么使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對python中第三方庫pyecharts怎么使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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