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  • pyecharts 饼图

    2021-04-02 13:05:14
    from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.faker import Faker#伪数据 pie = Pie() pie.add("这个系列的名称",[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values...
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Pie
    from pyecharts.faker import Faker#伪数据
    
    pie = Pie()
    pie.add("这个系列的名称",[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())], radius=["40%", "75%"],)
    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="horizontal", pos_top="3%", pos_left="27%"))
    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))#显示百分比
    pie.render("pie_radius.html")
    

    opts.LabelOpts(formatter’)

    # 标签内容格式器,支持字符串模板和回调函数两种形式,字符串模板与回调函数返回的字符串均支持用 \n 换行。
        # 模板变量有 {a}, {b},{c},{d},{e},分别表示系列名,数据名,数据值等。 
        # 在 trigger 为 'axis' 的时候,会有多个系列的数据,此时可以通过 {a0}, {a1}, {a2} 这种后面加索引的方式表示系列的索引。 
        # 不同图表类型下的 {a},{b},{c},{d} 含义不一样。 其中变量{a}, {b}, {c}, {d}在不同图表类型下代表数据含义为:
    
        # 折线(区域)图、柱状(条形)图、K线图 : {a}(系列名称),{b}(类目值),{c}(数值), {d}(无)
        # 散点图(气泡)图 : {a}(系列名称),{b}(数据名称),{c}(数值数组), {d}(无)
        # 地图 : {a}(系列名称),{b}(区域名称),{c}(合并数值), {d}(无)
        # 饼图、仪表盘、漏斗图: {a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值), {d}(百分比)
        # 示例:formatter: '{b}: {@score}'
        # 
        # 回调函数,回调函数格式:
        # (params: Object|Array) => string
        # 参数 params 是 formatter 需要的单个数据集。格式如下:
        # {
        #    componentType: 'series',
        #    // 系列类型
        #    seriesType: string,
        #    // 系列在传入的 option.series 中的 index
        #    seriesIndex: number,
        #    // 系列名称
        #    seriesName: string,
        #    // 数据名,类目名
        #    name: string,
        #    // 数据在传入的 data 数组中的 index
        #    dataIndex: number,
        #    // 传入的原始数据项
        #    data: Object,
        #    // 传入的数据值
        #    value: number|Array,
        #    // 数据图形的颜色
        #    color: string,
        # }
        formatter: Optional[str] = None,
    
    
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    
    x=range(1,8)
    y=[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(list(x))
    bar.add_yaxis("name", y)
    bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(max_=10,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False)))#max_配置x轴刻度
    bar.render("bar2.html")
    
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  • Pyecharts 饼图位置调整

    千次阅读 2019-12-30 22:38:21
    如果要把 pyecharts 里的饼图嵌入其他页面,有的时候需要调整饼图的位置。 不调整可能会显示成这样: 调整后的效果是这样: 关键代码在于: center=["40%", "60%"] def pie_base_proc(p_dict, p_list) ...

    如果要把 pyecharts 里的饼图嵌入其他页面,有的时候需要调整饼图的位置。

    不调整可能会显示成这样:

    调整后的效果是这样:

     

    关键代码在于:

    center=["40%", "60%"]
    def pie_base_proc(p_dict, p_list) -> Pie:
        c = (
            Pie(init_opts=opts.InitOpts(width=p_dict['width'],height=p_dict['height']))
            .add("", p_list,center=["40%", "60%"])
    
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=p_dict['title']),
                                 legend_opts=opts.LegendOpts(orient=p_dict['orient'], pos_left=p_dict['pos_left'], pos_top=p_dict['pos_top']))
    
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}", position='inside'))
    
        )
        return c
    
    
    def lx_data_Pie(m_dict):
        p_dict = {'title':m_dict['title'], 'width':'300px', 'height': '300px'}
        # horizontal vertical
        p_dict['orient'] ="horizontal"
        p_dict['pos_left'] = "0%"
        p_dict['pos_top'] = "5%"
        m_data = m_dict['m_data']
        p_list = [list(z) for z in zip(m_data[0], m_data[1])]
        return pie_base_proc(p_dict,p_list)

     

     

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  • 工作中遇到一个问题,要给多个饼图每一个图都设置一个标题,寻找一天才得以解决,如下图所示:我在pyecharts官方文档中没有查询到设置多标题的api,但是在echarts中有这方面的设置, 其中,echarts如果设置多标题代码如下 ...

    工作中遇到一个问题,要给多个饼图每一个图都设置一个标题,寻找一天才得以解决,如下图所示:在这里插入图片描述我在pyecharts官方文档中没有查询到设置多标题的api,但是在echarts中有这方面的设置,
    其中,echarts如果设置多标题代码如下

    title: [{
                  text: '报警、处理次数分析统计',
                  top: '1%',
                  left:'30%',
                  textStyle:{
                      color:'#d1ecff',
                      fontStyle:'normal',
                      fontWeight:'600',
                      fontFamily:'sans-serif',
                  fontSize:18
                  }
              },{
                  text: "报警次数",
                  left:'18%',
                  bottom: '8%',
                  textStyle:{
                      color:'#ccc',
                      fontStyle:'normal',
                      fontWeight:&#
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  • 饼图pyecharts有一个功能比matplotlib便捷一点,就是能够自动防止标签叠加,可以在例7了解 首先导入通用模块包 from pyecharts.charts import Page,Pie from pyecharts.commons.utils import JsCode from ...

    饼图用pyecharts有一个功能比matplotlib便捷一点,就是能够自动防止标签叠加,可以在例7了解

    首先导入通用模块包
    from pyecharts.charts import Page,Pie
    from pyecharts.commons.utils import JsCode
    from pyecharts.faker import Faker
    from pyecharts import options as opts
    
    # 例1 基本示例
    pie1=(
        Pie()
        # 饼图添加数据用一个列表里遍历数组方式
        .add("",[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
    # formatter 饼图、仪表盘、漏斗图: {a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值), {d}(百分比)
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
    )
    pie1.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例2 网页标题与背景颜色
    pie2=(# init_opts初始化配置,page_title设置网页标题,bg_color设置画板背景颜色
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(page_title='网页标题与背景颜色',bg_color='yellow'))
        .add("",[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="网页标题与背景颜色"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
    )
    pie2.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例3 设置颜色
    pie3=(
        Pie()
        .add("",[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())])
        .set_colors(["black","orange","green","yellow","red","pink","red"])
            # set_colors设置颜色,可以用列表形式
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="设置颜色"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
    )
    pie3.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例4 调整圆心和图例位置
    pie4 = (
        Pie()
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
            center=["65%", "0%"],# 调整饼图圆心位置,第一个参数水平位置,第2个参数设置垂直位置
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-调整位置"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_bottom="0%"),# 图例调到最底部
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    pie4.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例5 环形图
    pie5=(
        Pie()
        .add(
            "",
            [list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())],
            radius=["100%","10%"],# radius第一个外半径,第2个参数内半径
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(
                orient="vertical",pos_top="15%",pos_left="2%"
                # orient="vertical"设置图例垂直
            ),
        )
    )
    pie5.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例6 玫瑰图
    pie6 = (
        Pie()
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
            radius=["30%", "75%"],
            center=["25%", "50%"],
            rosetype="radius",# 设置成玫瑰图,值只有2种,radius和area
            # radius:扇区圆心角展现数据的百分比,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
            radius=["30%", "75%"],
            center=["75%", "50%"],
            rosetype="area",# area:所有扇区圆心角相同,半径展现数据大小
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-玫瑰图示例"))
    )
    pie6.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例7 滚动图例加多表数据合成
    pie7 = (
        Pie()
        .add(
            "",
            [
                list(z)
                for z in zip(
                    Faker.choose() + Faker.choose() + Faker.choose()+Faker.choose()+ Faker.choose()+Faker.choose(),
                    Faker.values() + Faker.values() + Faker.values()+Faker.values()+ Faker.values()+Faker.values(),
                )
            ],
            center=["40%", "50%"],
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Legend 滚动+多表数据合成示例"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(
                type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"
            ),
        )
    )
    pie7.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

    # 例8 多饼图4饼图
    pie8 = (
        Pie()# 添加饼图用.add就可以了
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(["第一", "其他"], [25, 75])],
            center=["20%", "30%"],
            radius=[60, 80],
            label_opts=new_label_opts(),
        )
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(["第二", "其他"], [24, 76])],
            center=["55%", "30%"],
            radius=[60, 80],
            label_opts=new_label_opts(),
        )
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(["第三", "其他"], [14, 86])],
            center=["20%", "70%"],
            radius=[60, 80],
            label_opts=new_label_opts(),
        )
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(["第四", "其他"], [11, 89])],
            center=["55%", "70%"],
            radius=[60, 80],
            label_opts=new_label_opts(),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-多饼图基本示例"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(
                 pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical"
            ),
        )
    )
    pie8.render('pie.html')
    

    在这里插入图片描述

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    千次阅读 多人点赞 2020-12-13 10:00:00
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    千人学习 2019-06-03 11:53:37
         本课程是pyecharts的入门课程。主要介绍了pyecharts函数库的...主要内容包括pyecharts简介,用pyecharts绘制离散点、折线、柱状图、柱状图和折线图组合、饼图、地理图等,而且这些图表是可交互的。
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    千次阅读 2019-01-09 17:21:40
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