pyecharts绘制折线图时轴坐标的数据类型探究

文章介绍了PyEcharts库中如何设置分类轴和数值轴,以及在绘制折线图时输入数字或字符串的影响。对于数值轴,数据可以是数字列表或元组,而Y轴数据支持数字和字符串,但浮点数可能丢失精度。通过设置轴类型,可以解决数据展示的问题,例如使用分类轴保持原始数据格式。

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在pyecharts库中,组件的数据类型取决于使用的轴的类型(y轴同样可设置,本文以x轴为例)

一、轴的类型设置

•分类轴设置

from pyecharts import options as opts
line.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"))

示例:

line.add_xaxis(["a", "b", "c"])

•数值轴设置

from pyecharts import options as opts
line.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"))

如果使用数值轴,则数据类型是数字列表或元组(整型和浮点型的数字都可以)

示例:

line.add_xaxis([1, 2, 3]) # 列表
line.add_xaxis((1, 2, 3)) # 元组

二、绘制折线图时存在的问题

1)输入数字

示例代码:

from pyecharts.charts import Line
line=Line()
line.add_xaxis([0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
line.add_yaxis("记得的知识/%",[70, 40, 20, 5])
line.render()

 生成折线图:

 

2)输入字符串

生成折线图:

根据表格中的位置,输入的参数数据是以字符串输出的 。

注:但yaxis处的数据并没有要求只能输入字符串或数字才能显示正常,

但是输入浮点型的数字时,显示图像会忽略末尾的0,比如:70.10 -> 70;

如果以字符串输入,则以字符串内容输出,比如"70.10" -> 70.10。

其实通过坐标轴的设置,可以设置y轴显示的数字数据保留几位有效数字。

三、通过对轴的设置解决问题

 •使用分类轴

1)输入数字

示例代码a:

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
line=Line()
line.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"))
line.add_xaxis([0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
line.add_yaxis("记得的知识/%",[70, 40, 20, 5])
line.render()

示例代码b:

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import AxisOpts
line=Line()
line.set_global_opts(xaxis_opts=AxisOpts(type_="value"))
line.add_xaxis([0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
line.add_yaxis("记得的知识/%",[70, 40, 20, 5])
line.render()

set_global_opts()是pyecharts函数库中的一个函数,用于全局配置的选项设置。

a、b段代码只是在引用功能函数时的写法不同:

a段导入options模块,opts为options的别名。别名只要符合命名规范可自由书写,比如:aaa

b段直接导入功能函数AxisOpts,故不需要加前缀所属(opts.AxisOpts())

生成折线图:

观察x轴坐标位置,数据以分类轴位置输出数字

2)输入字符串

代码的修改部分(修改后):

line.add_xaxis(["0.5", "1.0", "1.5", "2.0"])

 生成折线图:

观察x轴坐标位置,数据以分类轴位置输出字符串(此图的形式对准绘制遗忘曲线所需基础图表)

比较未做设置和设置分类轴后的结果,二者完全一致,猜测pyecharts库默x轴认为分类轴

•使用数值轴

1)输入数字

生成折线图:

观察x轴坐标位置,数据以数值轴位置输出数字 (同样涉及小数位精度保留的问题)

2)输入字符串

生成折线图:

输出结果与“输入数字”完全相同

猜测将type_值改为value后函数存在数据类型转化

Pyecharts是一个Python的数据可视化库,可以用来绘制各种各样的图表,包括折线图。在绘制折线图,我们可以通过设置坐标轴的属性来调整图表的显示效果。下面是一些关于坐标轴的常用设置: 1. 修改坐标轴的名称、位置、字体和颜色: 你可以使用`set_global_opts()`方法来设置坐标轴的全局属性,并通过`xaxis_opts`和`yaxis_opts`参数来设置具体的属性。例如,你可以使用`axislabel_opts`参数来设置坐标轴的标签属性,包括位置、字体和颜色。 2. 更改线条属性: 你可以使用`add_yaxis()`方法中的`linestyle_opts`参数来设置线条的属性,包括颜色、宽度等。例如,你可以使用`color`参数来设置线条的颜色。 3. 调整坐标轴的刻度和副刻度: 你可以使用`axislabel_opts`参数来设置坐标轴的刻度属性。例如,你可以使用`interval`参数来设置刻度的间隔,使用`formatter`参数来自定义刻度显示的格式。 4. 在曲线顶点处放置文字: 你可以使用`add_yaxis()`方法中的`markpoint_opts`参数来设置曲线顶点处的标记。例如,你可以使用`data`参数来指定要标记的数据点,并使用`label_opts`参数来设置标记的样式。 5. 输出为pdf: 你可以使用`render()`方法来将绘制的图表输出为pdf格式的文件。例如,你可以在`render()`方法中指定输出文件的路径和文件名,将图表保存为pdf文件。 总的来说,通过调整上述属性,你可以对Pyecharts绘制的图表的坐标轴进行修改和定制,以满足你的需求。希望这些信息能对你有所帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [pyecharts绘制折线图坐标数据类型探究](https://blog.youkuaiyun.com/bizarre07/article/details/128574992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [python-pyecharts绘图-坐标轴标签格式化formatter+刻度调整+批量输出为pdf](https://blog.youkuaiyun.com/pxy7896/article/details/127636133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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