pyecharts图表使用(用pycharm写)

pyecharts = python+echarts

# 官⽅⽂档

https://pyecharts.org/

特性:

简洁的 API 设计,使⽤如丝滑般流畅,⽀持链式调⽤ 囊括了 30+ 种常⻅图表,应有尽有 ⽀持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook JupyterLab 可轻松集成⾄ Flask,Django 等主流 Web 框架 ⾼度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表 详细的⽂档和示例,帮助开发者更快的上⼿项⽬ 多达 400+ 地图⽂件以及原⽣的百度地图,为地理数据可视化提供强有⼒的⽀持

安装

pip install pyecharts(2.0.7)

横坐标是字符串,否则的话就会发生错位

在转换表类型的时候要把import后面的改成对应的表的类型,同时进行实例化的时候也要改

柱状图

这样可以添加主题色系

折线图(Line)

散点图(Scatter)

饼图(Pie)这不是在坐标系里了,传参发生一定的变化

rosetype是生成南丁格尔图

label_opts 是设置图标中的标签选项

is_show为False时,饼图中的数字信息不会显示

radius是生成圆环形状

opts也是需要导入的

列表推导式

基本形式是[expression for item in iterable]。其中,expression是对item进行操作后的表达式,item是可迭代对象iterable中的元素。例如,要创建一个包含从 1 到 10 的平方数的列表,可以使用列表推导式[i * i for i in range(1, 11)]。这里,range(1, 11)是可迭代对象,i * i是对range中的每个元素i进行平方操作后的表达式。

zip函数

  • zip()是 Python 中的一个内置函数,它用于将多个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)中对应的元素打包成一个个元组,然后返回这些元组组成的一个可迭代对象(通常是一个zip对象)。如果这些可迭代对象的长度不同,那么zip()函数会以最短的可迭代对象的长度为准进行打包。
  • 例如,有两个列表list1 = [1, 2, 3]list2 = ['a', 'b', 'c'],使用zip(list1, list2)会得到一个zip对象,将其转换为列表后可以看到[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')],其中每个元组的第一个元素来自list1,第二个元素来自list2

以下是fromatter里面的占位符

  1. {a}
    • 含义:在饼图或环形图中,{a}表示系列名,即整个图表所代表的类别名称。例如,在一个展示不同水果销量占比的饼图中,如果图表系列名是 “水果销量”,
### 回答1: 可以使用PyCharmPyecharts来创建图表Pyecharts是一个可视化库,可以使用Python代码创建交互式的图表。可以将PyCharm作为开发环境,并使用Pyecharts库创建图表,以便进行数据可视化和数据分析。 ### 回答2: PyCharm是一款非常流行的Python集成开发环境,能够帮助开发者更加高效地编和调试Python代码。而pyecharts则是一种基于ECharts.js的Python可视化库,具有易于使用和可自定义性能强的特点。 在使用PyCharmpyecharts结合实现图表可视化的过程中,首先需要在PyCharm中安装好pyecharts库。在安装好后,我们可以在PyCharm的控制台中输入“import pyecharts”来验证是否安装成功。如果返回结果没有报错,就说明我们已经成功地将pyecharts安装到了PyCharm中。 在使用pyecharts绘制图表时,我们可以使用pyecharts提供的各种图表类型,例如柱状图、折线图、散点图等,来展示数据。首先需要定义一个图表对象并设置其基本属性(如标题、x轴标签等),然后逐一添加数据和相应的图表类型。最后可以使用Render方法将图表渲染出来,并保存到指定的路径中或直接在程序中显示出来。 值得注意的是,为了在PyCharm中正常显示图表,我们还需要安装webbrowser库和jupyter_kernel_gateway库,以便能够在PyCharm中打开网页和图表。 总的来说,使用PyCharmpyecharts结合实现图表可视化是一种非常高效和方便的编程方式,不仅节省了我们的时间和精力,而且还能够提高数据处理和呈现的效率和可视化程度。希望大家能够掌握这种技巧,并成功运用到自己的工作和研究中。 ### 回答3: PyCharm是一种常用的Python编程工具,在此基础上使用Pyecharts图表可以帮助开发者更方便地进行数据可视化。 Pyecharts是一个基于Echarts的Python图表库,可以使用Python代码来生成各种类型的高质量图表,包括柱状图、折线图、散点图、饼图等等。使用Pyecharts可以方便地将数据转化为各种形式的图表,从而更加直观且易于理解。 在PyCharm使用Pyecharts可以通过以下步骤实现: 第一步,安装Pyecharts,可以通过pip命令进行安装:pip install pyecharts 第二步,创建Python脚本文件,并在文件头部引入Pyecharts库:from pyecharts.charts import Chart 第三步,从Pyecharts库中选择要使用图表类型,并设置图表的各种参数,例如设置x、y轴标签、图表的标题等等。 第四步,调用render()方法生成图表并保存到本地或者显示在web端。 例如,下面是一个生成柱状图的示例代码: ``` from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"]) bar.add_yaxis("数值", [2, 5, 7, 9, 11]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")) bar.render("bar.html") ``` 本示例代码生成了一个x轴标签为A、B、C、D、E,y轴标签为数值的柱状图,并设置了图表的标题。最后通过render()方法将图表保存为HTML格式的文件。 使用PyCharm结合Pyecharts生成各种类型的图表可以帮助开发者更加直观地展示数据,有助于数据分析和决策。
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