python 仪表盘-跟小白学Python数据分析—

本文继续采用 PyEchartsv1.x版本进行绘制仪表盘。

注： PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于Python3.6+版本开发的，另外经PyEcharts开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护。

绘制的仪表盘效果是这样的：

没有安装 PyEcharts的，先安装 PyEcharts：

# 安装pyecharts模块，直接安装就是最新的版本

pip install pyecharts

安装好 PyEcharts之后，就可以将需要使用的模块进行导入：

#导入需要使用的模块

importpyecharts.options asopts

frompyecharts.charts importGauge

仪表盘数据很简单，就是一个完成率数字，所以不用定义或导入，也无需做转换。

接下来就可以绘制仪表盘了：

Gaug_1=(

#创建仪表盘对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可

Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width= "800px", height= "400px"))

#设置数据系列名称及数据

.add(series_name= "完成率", data_pair=[[ "完成率", 65]])

.set_global_opts(

# 设置图表标题及位置

title_opts=opts.TitleOpts(title= "XX业务完成情况",pos_left= "center"),

# 设置不显示图例，饼图不建议使用图例，不方便读图

legend_opts=opts.LegendOpts(is_show= False),

#设置提示框数据标签显示格式

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show= True, formatter= "{a}
{b} : {c}%"),

)

#通过render方法将仪表盘渲染为html

.render( "gauge.html")

)

Gaug_1=(

Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width= "800px", height= "400px"))

.add(series_name= "完成率", data_pair=[[ "完成率", 65]],

#设置仪表盘颜色

axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(

color=[( 0.6, "#fd666d"), ( 0.8, "#FFD700"),( 1, "#3CB371")], width= 30)))

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title= "XX业务完成情况",pos_left= "center"),

legend_opts=opts.LegendOpts(is_show= False),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show= True, formatter= "{a}
{b} : {c}%"),

)

.render( "gauge.html")

)

设置颜色后的仪表盘效果是这样的：

看出区别了吗？

只要在add中添加axisline_opts的设置，是不是so easy 呢？

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