绘图工具echarts——条形图

使用ECharts,一种商业级数据图表库,通过Python接口绘制单条和多条条形图,直观展示电影票房数据。案例包括某年内地电影票房前20的电影单条条形图和对比四部电影三天票房的多条条形图。
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echarts

商业级数据图表,它是一个纯JavaScript的图标库,兼容绝大部分的浏览器,底层依赖轻量级的canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。

绘制单条条形图

  • 案例: 假设你获取到了某年内地电影票房前20的电影和电影票房数据, 那么如何更加直观的展示该数据?
from pyecharts import Bar

movieName = ["战狼2","速度","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5","摔跤吧"]
movieMoney = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96]

bar = Bar(title="某年内地电影票房前20的电影", subtitle="这是一个子标题")
# 添加图表的数据, 或者配置信息
bar.add("电影信息",movieName, movieMoney)
# 默认情况下会生成一个render.html文件
bar.render()

绘制多条条形图

  • 案例: 对比四部电影三天的票房数
from pyecharts import Bar

x_movies_name = ["猩球崛起", "敦刻尔克", "蜘蛛侠", "战狼2"]
y_16 = [15746, 312, 4497, 319]
y_15 = [12357, 156, 2045, 168]
y_14 = [2358, 399, 2358, 362]

bar = Bar(title="某年内地电影票房前20的电影 matplotlib.font_manager.FontProperties ", subtitle="子标题")
bar.add("2017-09-14", x_movies_name, y_14, mark_line=['min', 'max'], mark_point=['average'])
bar.add("2017-09-15", x_movies_name, y_15)
bar.add("2017-09-16", x_movies_name, y_16)

bar.render()

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