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与标签设置类似，我们也可以通过来设置悬浮提示框的显示内容。'''简单示例'''# 示例数据# 新建一个饼图# 添加数据chart.add(series_name="销量",# 设置标签的显示内容# 在Jupyter中加载图表。

上一节在散点图我们使用到了视觉组件，在热力图中视觉组件也是非常重要的配置部分，这次我们学习设置数据值分段映射。# 新建图表# 添加数据chart.add_yaxis(series_name="访问用户数", yaxis_data=hours, value=viewers)# is_piecewise需设置为Truepieces=["max": 20},"min": 20,"max": 50},# 当数值介于50到99之间时设置为金色"min": 50,"max": 99,},

本章我们学习Pyecharts中散点图的实现方法，散点图通常用于观察数据的分布和相关性。

本章我们学习在Pyecharts中折线图（Line）的使用。折线图通用应用于数据的趋势分析。

本章我们学习在Pyecharts中（Bar）的使用。直方图通用应用于表现不同类别数据的的对比分析。

在Pyecharts提了丰富的API，便于用户能够快速上手，轻松完成图表绘制。在我们真正开始实战之前我们需要先了解两个部分。

是一个基于的开发的Python数据图表库，它允许用户使用Python语言生成各种类型的交互式图表。相较于matplotlib的学术风格，Pyecharts的交互性在企业中通常拥有更广泛的应用场景，也是我们数据分析师/业务分析师岗位的同学必须学习了解的Python库之一。