echarts 折线图 设置y轴最小刻度_数据可视化—Echarts图表应用
《错误》郑愁予
我打江南走过,
那等在季节里的容颜如莲花的开落,东风不来,三月的柳絮不飞。你的心如小小寂寞的城,恰若青石的街道向晚。蛩音不响,三月的春帷不揭,你的心是小小的窗扉紧掩。我达达的马蹄是个美丽的错误,我不是归人,是个过客!
走过的路,见过的人。各有其因,各有其缘!ECharts是一款由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。使用 JavaScript 实现开源的可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。具有丰富的可视化类型,ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。官方网址:https://echarts.baidu.com/
ECharts提供大量常用的数据可视化图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
多图联动
值域漫游
大规模散点图
子区域地图模式
安装Python,请点击链接,进行安装 Python软件安装在Python中有个pyecharts类库,可以实现类似的功能。首先在环境中安装pyecharts库。
输入pip install pyecharts,安装pyecharts库。
安装好pyecharts库后,运行程序,发现导入相应的包。
这是因为在使用pip install下载命令时,软件默认下载最新版本,选择之前的旧版本下载,即可正常运行代码。
代码示例
目标完成率
#数据分析指标完成情况from pyecharts import Gaugegauge=Gauge('目标完成率')gauge.add('任务指标','完成率',80.2)#gauge.render('gauge.html')#图表输出gauge.render()gauge
水球图
#水球图from pyecharts import Liquidliquid=Liquid("水球图")liquid.add("水球",[0.8])#liquid.render('liquid.html')#图表输出到路径下liquid.render()#图表直接输出liquid
箱线图
#箱线图from pyecharts import Boxplotboxplot=Boxplot("箱线图")x_axis=['销售额']y_axis=[[169,126,248,263,265,273,248,241,326,334,479,347],]_yaxis=boxplot.prepare_data(y_axis)boxplot.add("boxplot",x_axis,_yaxis)boxplot.render()#直接导出或者导出到文件内boxplot.render(linebar.html)boxplot
3D柱形图
#3D柱形图from pyecharts import Bar3Dimport jsonbar3d=Bar3D("3D柱形图",width=1200,height=600)f=open("bar3ds.json")datas=json.load(f)x_axis=datas['x_axis']y_axis=datas['y_axis']data=datas['data']range_color=datas['range_color']#visualmap热力图bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color)#设置3D图的自动旋转bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color, grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True)#设置3D图的自动旋转的速度bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color, grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True,grid3d_rotate_speed=180)#图表输出bar3d.render('3dbar.html')
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