) ) .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(grid_index=1), yaxis_opts=...
首先介绍Pyecharts模块当中的Grid组件,使用Grid组件可以很好地将多张图无论是上下组合还是左右组合,都能够很好地拼接起来,我们先来看第一个例子 bar =( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts...
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='rgb(199, 0, 0, 0.2)') ) grid = Grid() grid.add(bar_1, grid_index=0, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_left="55%")) grid.add(bar_2, grid_index=1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="55%", pos_left="5%")) grid.render...
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar - 翻转 XY 轴")) ) bar.render_notebook() 饼状图 饼状图也是使用频率极高的图表之一,尤其是适用于占据百分比类的图,可以很直观的看出来各个类别所占据总体份额的比例。 pie = (...
最开始是打算用Grid组合起来的,但是,如果Bar的set_global_opts中设置visualmap_opts的话,条形图的颜色也会被渲染成连续的颜色。如果不设置的话,Map中的颜色就显示不出来。 最后,分别设置Map和Bar的大小,然后用Page拼接起来,不同浏览器显示的效果可能会不一样哟。 def timeline_map() -> Map: timeline = Timelin...
grid = Grid().add(l1, grid_opts=opts.GridOpts()).add(l2, grid_opts=opts.GridOpts()) grid.render("双水球图显示.html") 运行脚本,生成的HTML文件,浏览器打开如下: 设置水球图精度,有的数据我们需要更精准的展示,比如手机在充电时的电量展示,就是一个保留了小数点后两位的精度的水滴,我们也可以对水...
InitOpts:各个图表类型初始配置 set_global_opts:全局外观配置 set_series_opts:系列配置 为了方便大家和自己,下面给出一个常用的组合,通常可视化足够用了,快收藏。 InitOpts:主题,长宽,动画效果 DataZoomOpts:区域收缩,这个对于数据特别多,如一天的时间序列数据,特别有...
MarkLineOpts 标记线配置项 Mark AreaOpts 标记区域配置项 EffectOpts 涟漪特效配置项 AreaStyleOpta 区域填充样式配置项 SplitAreaOpts 分隔区域配置项 GridOpts 直角坐标系网格配案例:from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line,Grid #写入数据 x_...
#定义Grid对象 grid = Grid() #添加图表到Grid中 grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%',pos_right='5%', height='40%')) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%', pos_right='5%', pos_top='60%', height='40%')) #渲染图表 grid.render() ``` 这个例子...
Bar3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px")) .add( series_name="", data=data, xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=hours), yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=days), zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"), ...