python pyecharts学习笔记散点图、气泡图

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- 参考链接
echarts 叠加图层的优先级
- pyecharts框架
- 示例-绘制散点图

参考链接

参考文档：
官方文档-案例：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
官方文档-配置项：https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options
保存为高清图片：https://blog.csdn.net/weixin_56859075/article/details/126138153
保存为高清html：https://blog.csdn.net/Caiqiudan/article/details/127637886?spm=1001.2014.3001.5502

echarts 叠加图层的优先级

参数zlevel，默认为0，值越大，层级越大。

pyecharts框架

chart = (# 设置图类型Scatter(init_opts=opts.InitOpts(renderer='svg')) # svg矢量图高清# 添加x轴.add_xaxis(...)# 添加y轴.add_yaxis(...)# 设置全局变量.set_global_opts(# 设置标题(title, fontsize)title_opts=opts.TitleOpts(...)# 设置x坐标轴（label、ticks）xaxis=opts.AxisOpts(...)# 设置y坐标轴（label、ticks）yaxis=opts.AxisOpts(...)# 设置视觉配置（eg：散点图的点的样式）visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(...))
)

示例-绘制散点图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts.commons.utils import JsCode
# 导入输出图片工具
from pyecharts.render import make_snapshot
# 使用snapshot-selenium 渲染图片
from snapshot_selenium import snapshoty_data = a[[y,'aa',z,x]].apply(list, axis=1).to_list()
c = (Scatter(init_opts=opts.InitOpts(renderer='svg'))# 添加x轴.add_xaxis(a[x])# 添加y轴.add_yaxis('商品A', y_data, color=JsCode("""new echarts.graphic.RadialGradient(0.4, 0.3, 1, [{offset: 0,  color: '#bbd5e8'}, {offset: 1, color: '#287cb5'}])"""), # 渐变色label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),markline_opts=opts.MarkLineOpts(   # 添加两条线，一横（value_index=1），一纵（value_index=0）is_silent=True,                # 鼠标移动的时候没有动态效果data=[opts.MarkLineItem(x=a[x].quantile(q)),  # 横线opts.MarkLineItem(y=a[y].quantile(q))], # 纵线symbol=['none', 'arrow'],                 # 两头的样式symbol_size=7,   # 箭头大小linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1, color='black', opacity=0.4)))# 全局配置.set_global_opts(                        title_opts=opts.TitleOpts(
#                         title="气泡图",
#                         title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=36), # 字体大小
#                         pos_left='center'    # 居中显示),# 设置x轴xaxis_opts=opts.AxisOpts(            # 设置xlabel
#                         is_show=False,    # x轴是否可见type_='value',      # x轴类型为数值name='\n'.join(list(x)),
#                         name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=18), # 设置label字体大小
#                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=18),          # 设置x轴坐标字体大小splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,       # 显示x轴网格线linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1,  # 网格宽度为3type_='dashed',   # 线条样式，默认为直线opacity=0.9       # 透明度),      ),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),  # 不显示线name_gap=50,                          # 坐标轴名称与轴线之间的距离),# 设置y轴yaxis_opts=opts.AxisOpts(name=y,
#             name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=18),minor_tick_opts=opts.MinorTickOpts(is_show=True, split_number=2),  # 次级分割线axislabel_opts=opts.LabelOpts(
#                                     font_size=18,formatter='{value}%', # 百分比格式),    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False), # 不显示线
#             max_interval=0.05,            # 最大刻度间隔splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1,type_='dotted',opacity=0.9))),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( # 视觉配置is_show=False,                 # 不显示视觉配置项type_='size',                  # 'size'，可根据数据调节气泡大小min_=a[z].min(), max_=a[z].max(),              # 通过气泡大小来显示的数据中，最小值和最大值范围。默认[0,100]，即若数值超过100则不只显示range_size的maxrange_size=[10,70],            # 设置最小的气泡宽度和最大的气泡宽度
#             range_opacity=0.5,            # 气泡透明度series_index=0,                # 指定哪一组数据需要通过视觉映射配置来绘制气泡图dimension=3,                   # 使用数据的第n个维度设置气泡大小),tooltip_opts=opts.TooltipOpts( # 设置提示框配置项
#             axis_pointer_type='cross',  # 鼠标动画，十字线position='top',   # 提示框的位置，在鼠标上方formatter=JsCode( # 设置提示内容格式"function(params){return params.value[2]+' : '+'%s'+params.value[0];}"%(z)),),)
)
c.render("跑代码后输出的图表和Excel//pyechart生成的气泡图.html"); # 保存为html
c.render_notebook()

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