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='b
提示框配置项 ( TooltipOpts ) 区域缩放配置项 ( DataZoomOpts ) 2、pyecharts 模块全局配置和系列配置 Pyecharts 提供了一些全局配置和系列配置选项 , 用于控制图表的外观和行为 ; 全局配置 : 通过set_global_opts() 方法进行设置,可以修改图表的默认配置,例如主题、自动调整大小、宽度和高度等。 系列配置 : ...
xaxis_opts和yaxis_opts: x 轴和 y 轴的配置项,可以设置轴的名称、轴线样式等。 legend_opts: 图例配置项,可以设置图例的位置、样式等。 toolbox_opts: 工具箱配置项,用于添加一些交互工具,如保存为图片、数据视图等。 tooltip_opts: 提示框配置项,可以设置提示框的触发方式、样式等。 实例 frompyechartsimpor...
# 提示框配置项 tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, # 触发类型 # item axis trigger='item', # 触发条件 trigger_on='click', is_show_content=True, # 标签内容的格式 {a}:种类名 {b}:数据名 {c}:数值 formatter='{a}:{b}-{c}', background_color='black',# 背景颜色 border_co...
VisualMapOpts:视觉映射配置项 TooltipOpts:提示框配置项 AxisLineOpts: 坐标轴轴线配置项 AxisTickOpts: 坐标轴刻度配置项 其中初始化配置、标题配置项、图例配置项和坐标轴相关配置项是最常用的,需要重点掌握 在之后的实例中会经常使用这些配置项 InitOpts-初始化配置项 ...
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( ...
在使用pyecharts时,要设置柱形图上面的提示框,这个时候需要用到TooltipOpts。 TooltipOpts使用是在全局配置项里面设置,即: .set_global_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts()) 下图是我同时设置了x轴和y轴的指示线,x轴使用的"shadow",y轴使用的"line",这个时候我是没有设置tooltip_opts。但是呈现的效果就是鼠...
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。
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...
提示框配置TooltipOpts:显示图例具体某个点的数据 x轴和y轴坐标轴标题说明AxisOpts 坐标刻度调整:特别适用于刻度说明比较多,可以显示角度变换等 markpoint/markline: 对图表的特别标记,用于重点说明部分和标注区分线 frompyecharts.chartsimportBar,Line frompyechartsimpo...