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pyecharts 饼图
2021-04-02 13:05:14from 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学习(part4)--pyecharts饼图
2021-03-31 11:59:00文章目录pyecharts学习pyecharts饼图pyechart 圆弧状Pie pyecharts学习 pyecharts饼图 Pie 需要的数据格式: [[x1,y1],[x2,y2]] 绘制饼图的操作步骤: 构建Pie 的数据 为Pie 示例对象添加数据 设置标题 设置每一项...学习笔记,仅供参考,有错必究
pyecharts学习
pyecharts饼图
Pie 需要的数据格式:
[[x1,y1],[x2,y2]]
绘制饼图的操作步骤:
- 构建Pie 的数据
- 为Pie 示例对象添加数据
- 设置标题
- 设置每一项占比
from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts
# 构建Pie的数据 x = ['直接访问','营销推广','博客推广','搜索引擎'] y = [830,214,300,1100] # Pie 设置指定的格式 data_pair = [list(z) for z in list(zip(x_data,y_data))] print(data_pair)
[['直接访问', 830], ['营销推广', 214], ['博客推广', 300], ['搜索引擎', 1100]]
def pie_charts(data_pair)->Pie: c = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='600px',height='600px')) c.add(series_name='访问来源',data_pair=data_pair) # 设置全局项 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='课程不同的来源的销售分析',pos_left='center',pos_top=20)) # 设置每项数据占比 c.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item',formatter="{a} <br/> {b}:{c} ({d}%)")) return c c = pie_charts(data_pair) c.render_notebook()
pyechart 圆弧状Pie
def pie_radius_charts(data_pair)->Pie: c = Pie() c.add(series_name='访问来源',data_pair=data_pair,radius=['40%','75%']) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='课程不同销售来源'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical',pos_top='15%',pos_left='2%') ) # 设置每项数据占比 c.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item',formatter="{a} <br/> {b}:{c} ({d}%)")) return c c = pie_radius_charts(data_pair) c.render_notebook()
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Pyecharts 饼图位置调整
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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Python3 juypterlab pyecharts 饼图制作
2019-08-24 10:25:491. 打开虚拟机,确保虚拟机中的mysql正常连接: 2.数据准备: Navicat Premium正常连接虚拟机中的mysq,创建名为follow的数据库,再通过excel导入准备好的数据: 3.Navicat Premium中查询出表中各评分及其...1. 打开虚拟机,确保虚拟机中的mysql正常连接:
2.数据准备:
Navicat Premium正常连接虚拟机中的mysq,创建名为follow的数据库,再通过excel导入准备好的数据:
3.Navicat Premium中查询出表中各评分及其对应的影片数量:
4. 验证查询结果正确性,如验证9.4分的影片个数是否为4:
5. cmd开打jupyterlab,http地址复制到浏览器中:
6. jupyterlab中写入程序:
7.运行程序:
8. 有些时候juputerlab中显示不出图形,可以用下面运行程序看图形是否生成:
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数据可视化技术Pyecharts饼图Pie详细代码注释学习笔记5
2019-11-03 19:15:30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 ... -
利用 Pyecharts 制作饼图
2020-03-04 23:36:27利用 Pyecharts 制作饼图: from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from random import randint def pie_base() -> Pie: c = ( Pie() .add("", [list(z) for z ... -
pyecharts-饼图
2019-05-23 10:46:19如果直接from pyecharts import Bar,会发现报错TypeError: 'module' object is not callable,这是因为...绘制饼图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie data = {... -
pyecharts 1.0.0版本饼图
2020-04-05 16:59:05pyecharts 饼图 图例: 代码一: from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie # 列出list, Dataframe 需要转换成 list a=[("中风险", 21249),("高风险", 13842)] pie=( Pie... -
Pyecharts之饼图(Pie)
2020-04-03 22:03:19Pyecharts之饼图(Pie) from snapshot_selenium import snapshot as driver from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.render import make_snapshot from pyecharts... -
python中pyecharts绘制饼图
2019-02-12 16:30:09pyecharts包绘制饼图需要调用Pie from pyecharts import Pie Pie.add()方法签名: add(name, attr, value, radius=None, center=None, rosetype=None, **kwargs) name -> str 图例名称 attr -> ... -
label mpchart 饼图_惊叹,Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮!
2021-01-27 04:10:18本文中讲解的是如何利用pyecharts来绘制各种满足不同需求的饼图,包含:基础饼图+改变饼图位置颜色环状饼图内嵌饼图多饼图玫瑰图开始之前,先来看看部分效果:注:文末提供本文的源码获取方式,供大家练习导入库本文... -
惊叹,Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮!
2020-12-13 10:00:00来源:Python数据之道作者:Peter整理:Lemon利用Pyecharts玩转饼图饼图在实际的可视化要求中是非常常见的,它能够很好显示个体的占比或者数据情况。本文中讲解的是如何利用... -
饼图 formatter position定义位置_惊叹,Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮!
2021-01-24 08:25:28关注上方“Python数据科学”,选择星标,精彩...本文中讲解的是如何利用 pyecharts 来绘制各种满足不同需求的饼图,包含:基础饼图+改变饼图位置颜色环状饼图内嵌饼图多饼图玫瑰图开始之前,先来看看部分效果:注... -
python pyecharts pie饼图反应比例关系
2019-01-09 17:21:40from pyecharts import Pie,Bar,Gauge,EffectScatter,WordCloud import random attr=["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子",] v1=[11,... -
python饼图 立体_【Python基础】惊叹,Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮!
2021-03-07 01:41:00本文中讲解的是如何利用 pyecharts 来绘制各种满足不同需求的饼图,包含:基础饼图+改变饼图位置颜色环状饼图内嵌饼图多饼图玫瑰图开始之前,先来看看部分效果:注:文末提供本文的源码获取方式,供大家练习导入库...
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