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  • pyechart

    2018-12-13 23:24:10
    from pyecharts import Line attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"] v1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100] ..., attr,
    from pyecharts import Line
    attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    v1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]
    v2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]
    line = Line("折线图示例")
    line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
    line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True,
    mark_line=["max", "average"])
    line.render('line01.html')
    line
    
    作者:潇洒坤
    链接:https://www.jianshu.com/p/81e01d43b2ba
    來源:简书
    简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
    
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  • pyechart布局

    千次阅读 2021-03-16 11:39:50
    pyechart布局 from pyecharts.charts import Page,Grid,Bar from pyecharts import options as opt page1=Page(page_title="造价四剑客",layout=Page.SimplePageLayout) bar=( Bar() .add_xaxis(["{}月".format(i...

    pyechart布局

    from pyecharts.charts import Page,Grid,Bar
    from pyecharts import options as opt
    
    page1=Page(page_title="造价四剑客",layout=Page.SimplePageLayout)
    bar=(
        Bar()
        .add_xaxis(["{}月".format(i) for i in range(1, 13)])
        .add_yaxis(
            "蒸发量",
            [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3],
            yaxis_index=0,
            color="#d14a61",
        )
        .add_yaxis(
            "降水量",
            [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3],
            yaxis_index=1,
            color="#5793f3",
        )
    
    )
    grid = (
        Grid(init_opts=opt.InitOpts(width="1700px",height="750px"))
        .add(bar,grid_opts=opt.GridOpts(is_show=True,pos_right="50%",pos_left="20%"))
        .render("造价四剑客再起.html"))
    

    效果

    在这里插入图片描述

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  • 博文"懂点excel作图, 怎么让pyechart作的图更具“职场范“呢?丨pyechart工作作图模板"excel数据文件
  • pyechart的js包

    2020-07-03 10:25:26
    pyechart的js渲染包,如果网络有问题无法远程加载js可以将其下载到本地加载。 操作方式:修改javascript的外联标签地址
  • Pyechart入门

    千次阅读 2018-08-20 21:20:00
    标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 2018年8月1日笔记 0.简介 pyecharts是一个用于生成echarts图表的...使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。 官网:http://pyecharts....
        

    标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。

    2018年8月1日笔记

    0.简介

    pyecharts是一个用于生成echarts图表的类库。echarts是百度开源的一个数据可视化库,用echarts生成的图可视化效果非常棒。使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。
    官网:http://pyecharts.org
    Github:https://github.com/pyecharts/pyecharts/
    在官网中可以获得比本文更详细的pyecharts库的使用方法。
    下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。

    1.安装库

    打开cmd,在cmd中使用pip命令安装pyecharts库,如下所示:

    pip install pyecharts -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
    

    其中-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com是使用阿里云作为下载源,可以极大加快下载速度。
    如果安装失败,请在cmd中运行命令:pip install pytest-runner 。然后再次使用pip安装pyecharts库。

    2.柱形图

    第1行代码引入库,第2行代码初始化1个Bar对象赋值给bar变量。
    第3-7行代码准备Bar对象的add方法的3个关键字参数,第1个关键字参数name是图例的名称,第2个关键字参数x_axis是x轴的标记,第3个关键字参数y_axis是每个柱形的高度。
    将3个关键字参数打包成1个数据类型为字典的变量kwargs。
    kwargs作为参数传入Bar对象的add方法中时,需要使用**kwargs,这样可以使其自动解包,字典中的键值对会对应函数需要的参数。
    最后1行,Bar对象的render方法会产生一个html文件,可以用浏览器打开该文件进行查看。

    from pyecharts import Bar 
    bar = Bar('我的第一个图表','这里是副标题')
    kwargs = dict(
        name = '柱形图',
        x_axis = ['衬衫','羊毛衫','雪纺衫','裤子','高跟鞋','袜子'],
        y_axis = [5,20,36,10,75,90]
    )
    bar.add(**kwargs)
    bar.render('bar01.html')
    

    文件夹中生成的bar01.html文件如下图所示:

    10345471-9e1cb10e3b5a110a.png
    image.png

    在浏览器中查看bar01.html文件如下图所示:
    10345471-ca4eb34c22a485f1.png
    image.png

    3.直方图

    在pyecharts中,直方图也是使用Bar对象画出。
    与柱形图的不同之处是实例化Bar对象时多了1个参数bar_category_gap,含义是每个柱子之间的间隔,如果设置为0,则画直方图。

    bar = Bar('我的第一个图表','这里是副标题')
    kwargs = dict(
        name = '柱形图',
        x_axis = ['衬衫','羊毛衫','雪纺衫','裤子','高跟鞋','袜子'],
        y_axis = [5,20,36,10,75,90],
        bar_category_gap = 0
    )
    bar.add(**kwargs)
    bar
    
    10345471-3453dcdbd5805a6d.png
    直方图.png

    4.堆叠柱状图

    import pyecharts as pye 
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫","裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y1 =[5, 20, 36, 10, 75, 90]
    y2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
    bar = pye.Bar("柱状图数据堆叠示例")
    title1 = '商家A'
    title2 = '商家B'
    bar.add(title1,x,y1,is_stack=True)
    bar.add(title2,x,y2,is_stack=True)
    bar.render('bar02.html')
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-6ddb0566e45b7d67.png
    image.png

    5.标记线和标记点示例

    import pyecharts as pye 
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫","裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y1 =[5, 20, 36, 10, 75, 90]
    y2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
    bar = pye.Bar("标记线和标记点示例")
    title1 = '商家A'
    title2 = '商家B'
    bar.add(title1,x,y1,mark_point=['average'])
    bar.add(title2,x,y2,mark_line=['min','max'])
    bar.render('bar04.html')
    bar
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-4227e85b3a640f9b.png
    image.png

    6.条形图

    import pyecharts as pye 
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫","裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y1 =[5, 20, 36, 10, 75, 90]
    y2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
    bar = pye.Bar("x轴与y轴交换")
    title1 = '商家A'
    title2 = '商家B'
    bar.add(title1,x,y1)
    bar.add(title2,x,y2,is_convert=True)
    bar.render('bar03.html')
    bar
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-4243212a90f88e8d.png
    image.png

    7. 折线图

    from pyecharts import Line
    attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    v1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]
    v2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]
    line = Line("折线图示例")
    line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
    line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True,
    mark_line=["max", "average"])
    line.render('line01.html')
    line
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-e6a170b2a416d8ab.png
    image.png

    8.折线图2

    import pyecharts as pye
    
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]
    y2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]
    line = pye.Line("折线图示例")
    label1 = '商家A'
    label2 = '商家B'
    kwargs = dict(
        mark_point=['average','max','min'],
        mark_point_symbol = 'diamond',
        mark_point_textcolor = '#40ff27'
    )
    line.add(label1,x,y1,**kwargs)
    kwargs2 = dict(
        mark_point=['average','max','min'],
        mark_point_symbol = 'arrow',
        mark_point_symbolsize = 40
    )
    line.add(label2,x,y2,**kwargs2)
    line
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-f1f5d51737ca3ad0.png
    image.png

    9.面积图

    import pyecharts as pye
    
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]
    y2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]
    line = pye.Line("面积图示例")
    label1 = '商家A'
    label2 = '商家B'
    kwargs = dict(
        if_fill = True,
        line_opacity = 0.2,
        area_opacity = 0.4,
        symbol = None
    )
    line.add(label1,x,y1,**kwargs)
    kwargs2 = dict(
        s_fill= True,
        area_color= '#000',
        area_opacity= 0.3, 
        is_smooth= True
    )
    line.add(label2,x,y2,**kwargs2)
    line
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-d01480cb1a354efb.png
    image.png

    10.饼图

    import pyecharts as pye
    
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y =  [11, 12, 13, 10, 10, 10]
    pie = pye.Pie("饼图示例")
    pie.add("",x,y,is_label_show=True)
    pie
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-51d099eca804b776.png
    image.png

    11.饼图2

    import pyecharts as pye
    
    x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    y =  [11, 12, 13, 10, 10, 10]
    pie = pye.Pie("饼图-圆环图示例",title_pos='center')
    kwargs = dict(
        radius = (40,75),
        label_text_color = None,
        is_label_show = True,
        legend_orient = 'vertical',
        legend_pos = 'left'
    )
    pie.add("",x,y,**kwargs)
    pie
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-f79b563a0d81fbc5.png
    image.png

    12.散点图

    from pyecharts import Scatter
    v1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    v2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    scatter = Scatter("散点图示例")
    scatter.add("A", v1, v2)
    scatter.add("B", v1[::-1], v2)
    scatter
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-e8f7ffaf229dd75b.png
    image.png

    13.散点图2

    from pyecharts import Scatter
    v1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    v2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    scatter = Scatter("散点图示例")
    scatter.add("A", v1, v2)
    scatter.add("B", v1[::-1], v2, is_visualmap=True,
    visual_type='size', visual_range_size=[20,
    80])
    scatter
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-db77691779763416.png
    image.png

    14.地图1

    from pyecharts import Map
    value = [155, 10, 66, 78]
    attr = ["福建", "山东", "北京", "上海"]
    map = Map("全国地图示例")
    map.add("", attr, value, maptype='china')
    map
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-83150f62cfd34782.png
    image.png

    15.地图2

    from pyecharts import Map
    value = [20, 190, 253, 77, 65]
    attr = ['汕头市', '汕尾市', '揭阳市', '阳江市', '肇庆市']
    map = Map("广东地图示例", width=1200,
    height=600)
    map.add("", attr, value, maptype='广东',
    is_visualmap=True,
    visual_text_color='#000',is_label_show=True)
    map
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-039303329eefebfc.png
    image.png

    16.词云

    from pyecharts import WordCloud
    name_list = ['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World',
                'Charter Communications','Chick Fil A', 'Planet Fitness',
                'Pitch Perfect', 'Express','Home', 'Johnny Depp',
                'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN', 'Mary EllenMark',
                'Farrah Abraham','Rita Ora', 'Serena Williams',
                'NCAA baseball tournament','Point Break']
    value_list = [10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244,
                1898, 1484, 1112,965, 847, 582, 555,
                550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=500)
    wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
    wordcloud
    

    上面一段代码的运行结果如下图所示:


    10345471-93537e1173b1267a.png
    image.png
    展开全文
  • pyechart 输出图片

    千次阅读 2021-03-14 20:35:37
    pyechart 输出图片 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.render import make_snapshot #使用 snapshot-selenium 渲染图片 from snapshot_selenium import snapshot bar = ( Bar() .add_xaxis([...

    pyechart 输出图片


    在这里插入图片描述


    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.render import make_snapshot
    
    #使用 snapshot-selenium 渲染图片
    from snapshot_selenium import snapshot
    
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
        .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    )
    make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar.png")
    
    
    
    展开全文
  • pyechart使用工作箱

    千次阅读 2021-03-14 22:12:43
    pyechart使用工作箱 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( Bar...
  • pyechart绘制日历图

    千次阅读 2021-03-15 22:48:10
    pyechart绘制日历图 import random import datetime import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Calendar begin = datetime.date(2017, 1, 1) end = datetime.date(2017, 12, 31) data =...
  • 今天和大家分享的是Python爬取网易实时疫情数据利用pyechart做中国各省份实时疫情分布地图。这是和前面发布的一篇推文一个系列的。部分代码请看前面的文章。本文选取的网易提供的API:...
  • 现在除了excel, 我们有更多的工具可以做出好看、交互性强的图表, 比如python中的pyechart, 如果是python零基础, 该如何制图及调整呢? 本文将介绍十余种工作中图表制作方法, 提供完整的模板, 就算不懂编程也能制作 ...
  • Pyechart导出高清图像

    千次阅读 2020-04-22 21:44:21
    pyechart交互清晰大图,科研报告值得拥有!导不出来的找我,保真!!!还有参数分析哦~
  • Pyechart 所有主题样式

    千次阅读 多人点赞 2019-11-07 09:26:45
    pyechart给使用用户提供了一套主体样式,使用户对其的使用更加方便。本篇将总结pyecharts.globals中ThemeType所有主题风格并进行详细的解释。 主题代码实现 import pyecharts.charts as pyec import pyecharts....
  • Python+Pyechart+PyCharm工具实现可视化报表实例:柱状图、展示地图、日历图、漏斗图、水滴图
  • 调整pyechart的画布大小

    千次阅读 2021-03-14 21:12:16
    调整pyechart的画布大小 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( ...
  • pyechart中配置框选

    千次阅读 2021-03-15 17:15:44
    pyechart中配置框选 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家销售汇总",subtitle="分类汇总"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature=opts.ToolBoxFeatureOpts
  • pyechart使用重点推荐

    2019-04-19 13:11:31
    pyechart的安装 官方文档 图例展示 pip install pyecharts 地图资源依赖库 pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip ...
  • 如果大家要学python图表动态可视化, 强烈推荐pyechart工具包。首先它是中国制造, 其次确实很好用. pyechart官网介绍 : Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多...
  • 使用pyechart做数据可视化

    千次阅读 2019-07-18 20:48:52
    传送门1:pyechart中文文档 传送门2:查看数据图例的优秀网站 传送门3:各种图表的例程代码 通过门1可以系统的了解pyechart的各种接口; 通过门2可以预览到pyechart能做出什么样子的漂亮图表 通过门3可以仿照代码,...
  • 使用的python版本3.7.4,工具是pycharm,安装的pyechart版本是1.8.1. 在功能实现后,在源码可以正常使用。但是使用pyinstaller -F 命令打包后,运行后提示 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or ...
  • PPT嵌入pyechart和htmls网页

    千次阅读 2020-04-22 20:53:01
    PPT嵌入pyechart和htmls网页,步骤详细,欢迎一起讨论
  • Pyechart(三)散点图

    2021-07-29 11:20:10
    散点图用两组数据构成多... pyechart中散点图如何绘制呢,其实跟其他简单图形很相似。 pyechart官网的各项数据: class Scatter( # 初始化配置项,参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts ...
  • python-数据分析-pyechart

    2019-03-03 13:51:15
    『1.』使用pyechart生成条形图 『2.』 『3.』 『4.』 『5.』 『6.』 『7.』 『8.』 『』
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  • pyechart是echarts在python下的版本,在jupyter-notebook中有时候会无法正确显示图形,该如何处理? 处理办法 ## 1 声明notebook版本和配置 from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType ...
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  • pyechart添加标题和副标题

    千次阅读 2021-03-14 20:03:54
    pyechart添加标题和副标题 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # V1 版本开始支持链式调用 # 你所看到的格式其实是 `black` 格式化以后的效果 # 可以执行 `pip install...

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