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...
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...
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='广告商', splitline_opts=SplitLine, # 系列局部配置-分割线配置 splitarea...
# 使用 set_series_opts 方法设置系列选项,不显示标签 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 使用 set_global_opts 方法设置全局选项,设置地图标题为“行程轨迹地图” .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="春运人口迁徙地图")) ...
.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")) ...
.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国主要城市空气质量", subtitle="data from PM25.in", subtitle_link="http://www.pm25.in", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"), ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item"), ...
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( is_show=True, trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts( # 旋转一下x轴的label,使之可以完整显示 axislabel_opts={"rotate": 16}, # category就是离散值了 type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow") ...