from pyecharts.charts import Map,Geo from pyecharts import options as opts counties = ( Map() .add( "", list1, "常州", #label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title
title_opts=opts.TitleOpts(title="一周气温变化", subtitle="样例数据"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"), ) line.render("custom_style_line_chart.html") 九、结合Jupyter Notebook使用pyecharts pyecharts可以与Jupyter Notebook结合使用,创建和展示图表。
7 pyecharts.options.VisualMapOpts 视觉映射配置项 8 pyecharts.options.AxisOpts 坐标轴配置项 X 轴参数、Y 轴参数 了解了各配置项的类、名称、功能和位置之后,我们结合一个具体的案例,来看一下各个配置项的配置方法。我会采用上一小节的案例源码,通过逐步添加新的配置项和展示呈现效果的方式来做详细的介绍。
bar=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px",height="500px",theme='light'))# 设置图表大小.add_xaxis(data1['时间'].tolist())# 设置柱形图的x轴, 必须写.tolist().add_yaxis(series_name="销售额(亿元)",# y轴系列名称y_axis=data1['销售额(亿元)'].tolist(),# 系列书籍label_opts...
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(a2),min_=min(a2)), ) )returncif__name__ =='__main__': city_ = map_visualmap() city_.render(path="DataMap_test.html") 我遇到的一个问题:生成的HTML文件打开实在是太慢了。所以接着找到了这个https://blog.csdn.net/qq_38316655/article/details...
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=60,# 最大值 is_piecewise=True,# 是否为分段型 split_number=6,# 分多少段 range_text=['亿元',''],# 上下显示的文字 range_color=["#d9ecf2","#a2d5f2","#e8ffc1","#a5ecd7","#51adcf","#0278ae"],#颜色 ...
visualmap_opts= opts.VisualMapOpts(is_show=True)#"Price",datx, daty, is_tep = True,is_label_show = True,yaxis_min =0.3,#yaxis_max = 0.45) .add_xaxis(xaxis_data=datex) .add_yaxis( series_name="Price", y_axis=list(datey),#y_axis = Faker.values(),#datey,is_step=True, ...
效果图可视化效果第1步: 导入工具包# 导入工具包import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Map第2步: 读取数据# 作图数据data = pd.read_excel('./data/GDPTOP20.xlsx',index_col=0)data数据第3步: 作图# 作图c = (
(key,val)bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="pyechart练习",subtitle="柱状图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,max_=4))bar.render("bar_html")defbar_stack(self,xls:list,yls:dict):bar=charts.Bar()bar.add_xaxis(xls)forkey,valinyls.items():bar.add_yaxis...
5. 可以通过搜索官方文档深入了解配置项,如VisualMapOpts。 6. 使用链式调用方式简化代码,生成html文件后,通过浏览器 Geo(地理坐标系):使用 Geo.add() 方法添加数据和配置项。Line(折线/面积图):使用 Line.add() 方法添加数据和配置项。Scatter(散点图):使用 Scatter.add() 方法添加数据和配置项。Overlap(图标...