pyecharts 实现显示数据为百分比的折线图

本文介绍了在pyecharts中如何实现显示数据为百分比的折线图,通过分享遇到的问题、解决过程及官方推荐的方法,展示了从原始代码到正确显示的转变。

前段时间写了篇博客,解决的是pyecharts 实现显示数据为百分比的柱状图,以为折线图也是一样的方法。只要调整 formatter 即可。

原始代码如下 :

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
data_x = ['20200306', '20200307', '20200308', '20200309', '20200310', '20200311', '20200312']
data_y = ['18.51%', '17.11%', '18.67%', '16.61%', '16.74%', '17.55%', '17.18%']
data_y_0 = [float(x.strip('%')) for x in data_y]

line = (
    Line()
        .add_xaxis(data_x)
        .add_yaxis("带宽利用率", data_y_0, label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}%"))
        .set_global_opts(
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} %")))
)
line.render()

一切看起来都很正常。显示却是这样。

那一大串是啥, 看起来应该是  formatter="{b},{c}%" 的效果。  反复折腾,无法得到

<think>好的,用户问的是pyecharts如何实现多图布局。首先,我得回忆一下pyecharts的布局方法。记得pyecharts主要有几种布局方式,比如Page、Tab和Grid。可能需要分别介绍这三种方法,并给出示例。 首先,Page布局。这个应该是最简单的,就是把多个图表垂直排列在一个页面上。需要导入Page类,然后创建Page实例,逐个添加图表,最后渲染生成HTML文件。用户可能需要示例代码,所以得写个简单的例子,比如两个折线图上下排列。 接下来是Tab布局,这个是在同一个页面里用标签页切换不同的图表。同样需要导入Tab类,创建实例后添加各个图表并设置标签名。渲染后的HTML里会有标签页切换的效果。比如一个标签放折线图,另一个放柱状图。 然后是Grid布局,这个可以在一个画布上并排显示多个图表,或者更复杂的布局。需要导入Grid类,然后配置行和列的位置。例如,左边放一个折线图,右边放一个饼图。要注意调整网格的宽度和高度比例,可能需要用add函数指定grid_opts参数。 另外,可能用户需要知道如何混合使用这些布局,比如在Page里放一个Grid和一个Tab,这样组合起来更灵活。这时候需要嵌套使用,但要注意代码结构是否正确。 还需要考虑不同版本pyecharts的语法差异,比如v1和v0.x的API变化。现在应该都是v1以上的版本,所以示例代码需要符合最新的语法。比如,在Grid布局中,使用add函数时传入grid_opts参数来定义布局位置。 最后,确保示例代码正确,比如数据生成部分是否准确,图表配置是否有必要的参数,比如标题、尺寸等。可能还需要提醒用户安装正确的pyecharts版本,以及运行代码时的注意事项,比如文件路径和浏览器查看结果。 总结下来,回答的结构应该是先介绍三种主要方法,每种方法给出步骤和示例代码,最后提一下组合使用的情况。确保用户能够一步步跟着操作,实现多图布局的需求。</think>在pyecharts实现多图布局主要有三种方式,下面分步骤介绍具体实现方法: 一、Page 垂直布局(纵向排列) ```python from pyecharts.charts import Line, Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.charts import Page # 创建两个图表 line = ( Line() .add_xaxis(["A", "B", "C"]) .add_yaxis("系列1", [1, 2, 3]) ) bar = ( Bar() .add_xaxis(["X", "Y", "Z"]) .add_yaxis("系列2", [5, 3, 7]) ) # 创建Page对象进行布局 page = Page() page.add(line, bar) page.render("vertical_layout.html") ``` 二、Grid 网格布局(并排显示) ```python from pyecharts.charts import Grid # 创建两个图表(需先定义) line = (Line().add_xaxis(...)) # 同上 bar = (Bar().add_xaxis(...)) # 同上 # 配置网格布局 grid = ( Grid() .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="55%")) # 左半部分 .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%", pos_right="5%")) # 右半部分 ) grid.render("grid_layout.html") ``` 三、Tab 标签页布局 ```python from pyecharts.charts import Tab tab = Tab() tab.add(line, "折线图") # 第一个标签页 tab.add(bar, "柱状图") # 第二个标签页 tab.render("tab_layout.html") ``` 四、组合使用技巧 1. 嵌套布局:可以在Page中包含Grid布局 ```python page = Page() grid1 = Grid().add(...) grid2 = Grid().add(...) page.add(grid1, grid2) ``` 2. 混合布局:Page + Tab组合 ```python page = Page() tab = Tab().add(...) page.add(tab, other_chart) ``` 注意事项: 1. 图表尺寸统一:建议通过全局配置设置相同尺寸 ```python line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="示例"), width="800px", height="400px") ``` 2. 版本要求:需使用pyecharts v1.8+,安装时确认版本 ```bash pip install pyecharts==1.9.1 # 推荐稳定版本 ``` 3. 交互保留:所有子图表会保留原始交互功能 实际效果展示: 生成的HTML文件会包含: - Page布局:垂直滚动的多个独立图表 - Grid布局:同屏显示的多个图表 - Tab布局:可通过顶部标签切换的图表 建议通过Jupyter Notebook实时预览布局效果,调整位置参数时使用百分比更易控制布局比例。
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