label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2), ) .set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axistick_opts=opts.AxisTickOpt...
tooltip_opts=opts.TooltipOpts( trigger='axis') ) .set_series_opts(# 图元样式itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(# 图的颜色# 使用纯色# 使用RGB,rgb(120,120,120) 0-125# 使用RGBA,rgba(120,120,120,0.5) 最后参数为透明度# 十六进制:#ccccolor='blue',# 透明度opacity=0.6, border_width=2,# 边框...
在这个示例中,通过设置tooltip_opts参数,我们为水球图添加了鼠标悬停时的交互提示,提供更详细的信息。 10. 导出水球图为图片或PDF 在实际项目中,有时需要将生成的水球图导出为图片或PDF格式,以便在报告或演示中使用。Pyecharts提供了方便的导出功能,以下是一个将水球图导出为图片的示例: 上述代码使用了make_snapsho...
legend_opts:表示图例组件的配置项。 tooltip_opts : 表示提示框组件的配置项。 toolbox_opts :表示工具箱组件的配置项。 brush_opts:表示区域选择组件的配置项。 xaxis_opts,yaxis_opts:表示x轴、y轴的配置项。 visualmap_opts :表示视觉映射组件的配置项。 datazoom_opts :表示数据区域缩放组件的配置项...
LegendOpts(is_show=True), # 设置默认的工具箱 toolbox_opts= opts.ToolboxOpts(), # 提示框配置 tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, axis_pointer_type = 'cross', # 十字准星 trigger_on="mousemove|click"# 鼠标移动或者点击时触发 ), # 坐标轴配置 yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='...
Pyecharts的基本元素配置项主要包括：InitOpts、ToolBoxFeatureOpts、ToolboxOpts、TitleOpts、DataZoomOpts、LegendOpts、VisualMapOpts、TooltipOpts八项配置。（1）InitOpts：初始化配置项如下所示。（2）ToolBoxFeatureOpts：工具箱工具配置项如下所示。（3）ToolboxOpts：工具箱配置项如下所示。（4）TitleOpts：标题...
这个示例展示了如何为不同的数据系列指定不同的颜色和大小,并通过 `symbol_size` 参数控制散点的大小。同时,通过 `TooltipOpts` 添加了鼠标悬停提示,提升了图表的交互性。为了使图表更加“炫酷”,你可以继续探索以下方向: - **动态效果**:使用时间序列或动画配置使散点随时间变化或动态移动。
.add_yaxis(series_name="绘制线图",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是标题",subtitle="我是副标题",title_link="https://www.baidu.com/"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ...
在这个例子中,我们通过toolbox_opts参数启用了工具箱,用户可以通过保存为图片等功能与漏斗图进行交互。另外,通过tooltip_opts参数,我们设置了鼠标悬浮在漏斗图上时的提示信息,提高了图表的可读性。 7. 高级应用:漏斗图与时间轴 在一些需要展示数据随时间变化的场景中,结合时间轴与漏斗图进行可视化,可以更生动地呈现数...
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. ② 多项柱状图 mult_bar = ( ...