Pyecharts数据可视化(一)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pyecharts数据可视化(一)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

 1.Pyecharts简介

2.Pyecharts的常用方法

3.Pyecharts绘制柱状图

3.1 绘制并列柱状图

3.2 绘制水平直方图


 1.Pyecharts简介

Pyecharts是一个用于创建交互式图表的Python库。它基于Echarts,一个强大的JavaScript图表库,Pyecharts允许Python开发者使用Python代码轻松地生成各种类型的图表,包括线性图、饼图、散点图、柱状图、地理地图和热力图等。Pyecharts的目标是使数据可视化变得更加容易,同时保持高度的可定制性。

2.Pyecharts的常用方法

  • chart_name=Type() :初始化具体类型图表
  • chart_name.add() :添加数据及配置项
  • chart_name.render() :生成本地文件
  • chart_name.render_notebook :在jupyter notebook中显示

3.Pyecharts绘制柱状图

可以使用Bar函数绘制柱状图。

  • add_xaxis:加入X轴参数
  • add_yaxis:加入Y轴参数
  • set_global_opts:全局配置设置
  • set_series_opts:系列配置设置

3.1 绘制并列柱状图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "货品销售情况",subtitle  =  "A和B公司"))
bar.render_notebook()

 结果图:

Pyecharts数据可视化(一),Python数据分析与可视化,信息可视化,python,数据分析,数据可视化,jupyter

3.2 绘制水平直方图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
%matplotlib inline
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="货品销售情况",subtitle = "A和B公司"),toolbox_opts = opts.ToolboxOpts(is_show = True))
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position = "right"))
bar.reversal_axis()
bar.render_notebook()

结果图:

Pyecharts数据可视化(一),Python数据分析与可视化,信息可视化,python,数据分析,数据可视化,jupyter 

右上角有选项可以选择,改变图像样式,例如改成堆叠样式: 

Pyecharts数据可视化(一),Python数据分析与可视化,信息可视化,python,数据分析,数据可视化,jupyter文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691950.html

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