chart=bar_line_combine_with_two_axis()chart.render_notebook()chart.render() 生成的图像如下: 在这里插入图片描述 这样我们就完成了绘制柱状图与折线图双y轴图形的绘制。 双柱状图 很多时候我们除了看增长率,也会看增量,所以我们需要有总量和增量两个y轴,看增量的趋势。我们还是以江西省的GDP总量和增量数据来...
bar.overlap(line) return bar chart = bar_line_combine_with_two_axis() chart.render_notebook() chart.render() 生成的图像如下: 这样我们就完成了绘制柱状图与折线图双y轴图形的绘制。 双柱状图 很多时候我们除了看增长率,也会看增量,所以我们需要有总量和增量两个y轴,看增量的趋势。我们还是以江西省的GD...
这样我们就完成了绘制柱状图与折线图双y轴图形的绘制。 双柱状图 很多时候我们除了看增长率,也会看增量,所以我们需要有总量和增量两个y轴,看增量的趋势。我们还是以江西省的GDP总量和增量数据来进行绘图。代码如下: from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts x_data = ['2016', ...
不同图表类型组合如柱状图和折线图组合在一张图中(双y轴),主要的看同一视角不同指标的差异和关联;pyecharts中是通过overlap实现 复制 frompyecharts import optionsasoptsfrompyecharts.charts import Bar, Linefrompyecharts.faker import Fakerv1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6...
4.双Y轴【直方图&折线图】 实际是Bar和Line两个图表共用同一套坐标体系,将Bar和Line分别指向不同的Y轴 frompyecharts.chartsimport*frompyechartsimportoptionsasoptsimportrandomx_data=['香蕉','梨子','水蜜桃','核桃','西瓜','苹果']y_data_1=[random.randint(10,50)for_inrange(len(x_data))]y_data...
同样,和柱状图类似,折线图也可以在一个图中添加多个 y 轴记录。 line = (Line.add_xaxis(x).add_yaxis('china', data_china).add_yaxis('russis', data_russia).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line - 双折线图")))line.render_notebook ...
平时使用最多的图就是柱状图了,pyecharts 生成柱状图非常简单。直接填入 x 轴和 y 轴的数据即可。 x = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'] data_china = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7...
图1 - 多Y轴图像示例 多Y轴图像一般用于描述共享单变量（横坐标）的多个属性（多个纵坐标），常见的...
折线图介绍 折线图和柱状图一样是我们日常可视化最多的一个图例,当然它的优势和适用场景相信大家肯定不陌生,要想快速的得出趋势,抓住趋势二字,就会很快的想到要用折线图来表示了。折线图是通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图,适用于数据在一个有序的因变量上的变化,它的特点是反应事物随类别而变化的趋势...
折线图和柱状图一样是我们日常可视化最多的一个图例,当然它的优势和适用场景相信大家肯定不陌生,要想快速的得出趋势,抓住趋势二字,就会很快的想到要用折线图来表示了。折线图是通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图,适用于数据在一个有序的因变量上的变化,它的特点是反应事物随类别而变化的趋势,可以清晰展...