SplitLineOpts(length=20), axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12), ) ) # 保存图表 gauge_custom_scale.render("gauge_custom_scale.html") 示例5:动态仪表盘 代码语言:python 代码运行次数:13 运行 AI代码解释 import random import time from pyecharts import options as opts from pyecharts....
( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMA)) .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) .add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(t...
TitleOpts(title="极坐标系动画效果"), animation_opts=opts.AnimationOpts(animation=True)) .render("animated_polar_chart.html") 在这个例子中,我们使用type_="line"创建了一条折线图,并通过animation_opts参数启用了动画效果。 6. 自定义极坐标轴标签 通过axislabel_opts参数,我们可以自定义极坐标轴的标签,使...
[AxisTickOpts, dict, None] 坐标轴刻度配置项 axislabel_opts = None, # Union[LabelOpts, dict, None] 坐标轴标签配置项 axispointer_opts = None, # Union[AxisPointerOpts, dict, None] 坐标轴指示器配置项 name_textstyle_opts = None, # Union[TextStyleOpts, dict, None] 坐标轴名称的文字样式 ...
from pyecharts import options as opts ##导入配置项 由于新版参数设置均已经选项配置化,需要配置的选项都放在了配置项(options)里面,因此需要导入options及使用到的图表。 然后,以下是基础代码框架 bar1=( Bar() ##定义为柱状图 .add_xaxis([1,2,3]) ##X轴的值 ...
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴", axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} /月")), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ...
axisline_opts: Union[AxisLineOpts, dict, None] = None, # 坐标轴刻度配置项,参考 `global_options.AxisTickOpts` axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), # 坐标轴标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts` axislabel_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None, # 坐标轴指示器配置项,...
# splitline_opts背景辅助线 bar.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(type_="value", min_=0, max_=25, interval=5, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}°C"), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)), ...
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会奖牌榜详情"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='category', axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=45), ))) c.render_notebook() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
在这个例子中,我们通过axislabel_opts设置了x轴标签的旋转角度,通过legend_opts设置了图例的位置。这些高级参数可以帮助你更好地控制图表的外观。 通过不断调整参数,你可以绘制出更多炫酷的K线图,满足不同场景的可视化需求。希望本文能够帮助你更好地理解Pyecharts中绘制多种炫酷K线图的参数及代码实战。