Python数据分析可视化工具

奥特曼不秃头

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原创最新推荐文章于 2026-06-16 14:23:53 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Pyecharts实例四、利用pyecharts将以上实例并行多图（折线图和柱形图请看上一章发行代码说明）二、利用pyecharts绘制堆积图。一、利用pyecharts绘制圆环图。三、利用pyecharts绘制雷达图。阅读详情

开发环境：Ubuntu16.04+Python2.7+jupyter

pyecharts

可交互的饼图工具

from sklearn import datasets
from pyecharts import  Pie

data = pd.DataFrame(datasets.load_iris().target)
attr = ["0", "1","2"]
pie = Pie('type')
pie.add("", attr, [int(i) for i in data[0].value_counts()] ,is_label_show=True)
pie

这里写图片描述

可交互柱状图数据堆叠示例

from pyecharts import Bar, Scatter3D
from pyecharts import Page

page = Page()  
attr = ["1", "2", "3", "4", "5", "6"]
v1 = [50, 20, 16, 50, 65, 90]
v2 = [10, 35, 18, 63, 22, 80]
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
bar.add("A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("B", attr, v2, is_stack=True)
page.add(bar)
page

这里写图片描述

可交互3D散点图示例

import random
data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]
range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
               '#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
scatter3D = Scatter3D("3D 散点图示例", width=1200, height=600)
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color)
page.add(scatter3D) 
page