]chart=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT,# 设置主题类别animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay=2000,animation_easing="elasticOut")# 设置显示延迟)).add_xaxis(["Type A","Type B","Type C","Type D","
import matplotlib.pyplot as pltdata = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5, 'lime': 20}names = list(data.keys())values = list(data.values())fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), sharey=True)axs[].bar(names, values)axs[1].scatter(names, values)axs[2].plot(...
[ "line", "bar", "stack", "tiled" ], "title": { "line": "\u5207\u6362\u4e3a\u6298\u7ebf\u56fe", "bar": "\u5207\u6362\u4e3a\u67f1\u72b6\u56fe", "stack": "\u5207\u6362\u4e3a\u5806\u53e0", "tiled": "\u5207\u6362\u4e3a\u5e73\u94fa" }, "icon": {} } ...
簇状条形图(Grouped Bar Chart):适用于比较不同类别之间的数值大小。 堆叠条形图(Stacked Bar Chart):适用于比较不同类别之间的数值大小,同时也能够显示总和的大小。 水平条形图(Horizontal Bar Chart):适用于比较不同类别之间的数值大小,以及适用于较长类别名称的情况。 百分比堆叠条形图(Percentage Stacked Bar Char...
2.Python下Echarts的柱状图(Bar)绘制 2.2.1 Stack Bar(堆叠柱状图) 2.2.2 Waterfall Plot(瀑布图) 2.2.3 Histogram(直方图) 2.1.1 初始化配置项 2.1.2 标题配置项 2.1.3 坐标轴配置项 2.1.4 标签配置项 2.1.5 图元样式配置项 2.1 配置项 2.2 几种柱状图代码范例 ...
首先,导入 柱状图 Bar 类 , 该类定义在 pyecharts.charts 模块中 ; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入 pyecharts 模块中的 柱状图 Bar 类 from pyecharts.chartsimportBar 然后,创建 柱状图 Bar 类型 实例对象 , 该对象代表了一个柱状图 ; ...
柱状图(Bar Chart)是最常见的图表类型之一,适用于展示不同类别之间的数量对比。它通过竖直或水平的条形来表示每个类别的数值大小,帮助我们快速识别出数据中的差异和趋势。 代码示例 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 创建柱状图对象 bar = Bar() # 链式调用进行配置 bar...
bar.add("商家A", attr, v1,is_stack=True)bar.add("商家B", attr, v2,is_stack=True) 其中,前三个参数与之前介绍的意义一样,另一个关键字参数为is_stack,当值为True的时候实现数据堆叠。 设置好了之后,渲染导出: bar.render(r'E:\\pyecharts\\my_second_chart.html') ...
如果你想绘制堆叠柱状图,只需在添加数据时指定is_stack=True即可: # 堆叠柱状图bar = ( Bar() .add_xaxis(categories) .add_yaxis("水果销量", values, is_stack=True) ) 横向柱状图 如果你想绘制横向柱状图,只需在创建柱状图时调用reversal_axis方法: ...
先使用Matplotlib绘制堆积图,设置stackplot()的baseline参数,可将数据围绕x轴展示。 再通过scipy.interpolate平滑曲线,最终结果如下。28.时间序列图 时间序列图是指能够展示数值演变的所有图表。 比如折线图、柱状图、面积图等等。 import numpy as npimport seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot ...