pyecharts基本上的图表类型绘制:
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(html/svg/jpeg/png/pdf/gif)
chart_name.render_notebook #在jupyter notebook中显示

一、安装pyecharts

打开cmd直接输入
pip install pyecharts
或者加入清华镜像
pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
OK!最后安装成功,那么我们开始写代码看看是否能够成功运行

二、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,可以设置Y轴参数,也可在全局设置中设置,多个add_yaxis 可以设置并列柱状图
set_global_opts 全局配置设置
set_series_opts 系列配置设置

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
%matplotlib inlinebar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [110, 120, 136, 100, 175, 190, 150])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商场销售情况"))
bar.render_notebook()
# bar.render()  #生成html


绘制并列柱状图

bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [110, 120, 136, 100, 175, 190, 150])
bar.add_yaxis("商家B", [175, 190, 150, 110, 120, 136, 100])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商场销售情况",subtitle="A和B公司"))
bar.render_notebook()
# bar.render()  #生成html


水平直方图

#水平直方图
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商场销售情况",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()   #水平直方图绘制
bar.render_notebook()
# bar.render()  #生成html

三、绘制饼图

pie.add的方法中,参数radius用于设置饼图半径,默认为[0,75],第一项为内半径,第二项为外半径;
参数center用于设置饼图中心坐标,默认为[50,50];
参数rosetype用于设置南丁格尔图(玫瑰图),有两种表现形式,分别是radius和area。

from pyecharts.charts import Pie
L1=['教室','课桌','椅子','黑板','投影仪']
num=[30,40,20,13,11]
c=Pie()
c.add("",[list(z) for z in zip(L1,num)])
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="教室物品占比"))
c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
c.render_notebook()


绘制圆形饼图

wd=['教室','课桌','椅子','黑板','投影仪']
num=[30,40,20,13,11]
c=Pie()
c.add("",[list(z) for z in zip(wd,num)],radius=["40%","75%"])
#圆环的粗细和大小
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="教室物品占比"),legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical",pos_top="5%",pos_left="2%"))
c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
c.render_notebook()

wd=['教室','课桌','椅子','黑板','投影仪']
num=[30,40,20,13,11]
c=Pie()
c.add("",[list(z) for z in zip(wd,num)],radius=["40%","55%"],label_opts=opts.LabelOpts(position='outside',formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n{b|{b}:}{c}{per|{d}%}",background_color="#eee",border_color="#aaa",border_width=1,border_radius=4,rich={"a":{"color":"#999","lineHeight":22,"align":"center"},"abg":{"backgroundColor":"#e3e3e3","width":"100%","align":"right","height":22,"borderRadius":[4,4,0,0],},"hr":{"borderColor":"#aaa","width":"100%","borderWidth":0.5,"height":0,},"b":{"fontSize":16,"lineHeight":33},"per":{"color":"#eee","backgroundColor":"#334455","padding":[2,4],"borderRadius":2,}}))
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="教室物品占比"))
c.render_notebook()


绘制玫瑰图

wd=['教室','课桌','椅子','黑板','投影仪']
num=[30,40,20,13,11]
c=Pie()
c.add("",[list(z) for z in zip(wd,num)],radius=["40%","55%"],center=[240,220],rosetype='radius')
c.add("",[list(z) for z in zip(wd,num)],radius=["40%","55%"],center=[620,220],rosetype='area')
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="玫瑰图"))
c.render_notebook()

pyecharts可视化展示之柱状图、饼图学习相关推荐

  1. pyecharts可视化展示之仪表盘、词云、组合图表、桑基图学习

    一.绘制仪表盘 通过Gauge绘制仪表盘 #仪表盘 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge,P ...

  2. 【记录爬虫实战过程】入门学习·详细过程·爬取天气信息并通过pyecharts进行可视化展示1

    文章目录 前言 正文 1.导入对应模块 2.确定爬取的网站 3.得到数据 4.数据处理 5.将所得数据写入CSV 完整代码 补充:数据可视化 前言 入门学习这个部分是跟着b站教学视频做的,记录了所有过 ...

  3. Python——定义一个类来进行北京污染物的可视化(pyecharts绘制折线图、饼图、北京地图)

    目录 作业基本要求 数据来源 其他要求 一.源代码 二.可视化展示 1.绘制随时间变化曲线图 2.绘制某一时点下污染物占比 3.绘制北京地图下的各个检测站污染情况 ​编辑 4.分析变量之间的相关性(污 ...

  4. 《大数据可视化技术》可视化大作业:“个人信息可视化展示”:1学习生活数据可视化 2社会社交关系可视化 3地理信息可视化 4其他个人数据可视化

    <大数据可视化技术>个人信息可视化展示: (文末附源代码) 1.学习生活数据可视化 2.社会社交关系可视化 3.地理信息可视化 4.其他个人数据可视化 数据集介绍: 我的课程与成绩:: 本 ...

  5. Pyecharts:pyecharts(图文+代码)实战(柱状图/条形图/散点图、漏斗图、仪表盘、折线/面积图、水球图、地图、平行坐标系、饼图、极坐标系、雷达图、词云图)之绘制各种吊炸天的图表

    Pyecharts:pyecharts(图文+代码)实战(柱状图/条形图/散点图.漏斗图.仪表盘.折线/面积图.水球图.地图.平行坐标系.饼图.极坐标系.雷达图.词云图)之绘制各种吊炸天的图表 目录 ...

  6. 数据可视化课程设计——北京新发地官网数据分析与可视化展示【内容在jupyter notebook里面展示】包含数据爬取与可视化分析详解

    目录 一.课题说明 1.1.设计原因: 1.2.设计目标: 1.3.开发环境: 1.4.爬取网站链接 二.准备工作 2.1.数据获取: 2.2.爬取的数据说明: 2.3.爬虫程序设计的思路: 三.详细 ...

  7. 喜欢网易云的都是什么人群?今天爬取网易云数据并且可视化展示!

    项目说明 网易云音乐歌单数据获取,获取某一歌曲风格的所有歌单,进入每个歌单获取歌单名称.创建者.播放量.页面链接.收藏数.转发数.评论数.标签.介绍.收录歌曲数.部分收录歌名,并统计播放量前十的歌单, ...

  8. 使用python进行北京二手房信息数据分析及可视化展示

    之前我们爬取了贝壳找房上的北京二手房信息,具体可以查看python爬取贝壳找房之北京二手房源信息,现在我们针对获取的数据进行分析及可视化的展示,本文代码和数据均存放在github上,链接地址:贝壳找房 ...

  9. 基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY(演示地址+下载地址)

    基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY(演示地址+下载地址) 前言 演示地址 下载地址 Demo示例(部分) 1.总览 2.物流信息展示 3.车辆综合管控平 ...

最新文章

  1. 如何学习数据挖掘和数据科学的7个步骤
  2. python数据类型-Python核心数据类型概览
  3. 一个线程池 bug 引发的 GC 思考!
  4. Python中的条件语句和循环语句
  5. 数控弯管机xyz转换ybc的算法_花了一年时间开发的三维弯管机交互式转档软件(三维管子模型UG,SOLIDWORK,PRO/E文件转成YBC)...
  6. java如何驱动z4mplus打印二维码_斑马 Zebra 打印机驱动下载
  7. 22考研英语高频词汇
  8. 全自动IC半导体MCU芯片烧录flash大批量生产出货的解决方案分析
  9. IE弹出窗口显示URL地址栏(适合IE10、IE11等)
  10. 错误:VM5729:1 Blocked script execution in ‘about:blank‘
  11. 说说 jBPM 流程虚拟机的原理
  12. 粒子群算法组卷_概率表示的二进制粒子群算法在组卷中的应用
  13. win10睡眠模式 屏幕熄灭主机仍然运行
  14. 华为云GaussDB(for Redis)GaussDB(for Redis)全面对比Codis
  15. linux调整笔记本色彩,linux 调节笔记本屏幕亮度
  16. 无线网络传输问题:隐藏节点和暴露节点
  17. MSDN不能使用,提示“无法打开文档资源管理器”
  18. PHP代码审计DVWA[JavaScript]
  19. 医学影像处理学习资料(含CT图像文件)
  20. 客服软件强攻略——改善客户自助服务

热门文章

  1. 域名解析不生效,提示“未使用阿里云解析”如何解决?
  2. 巧用天翼云盘备份云主机数据
  3. 逻辑回归实现数字手写识别
  4. 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿
  5. java ebcdic编码转换_JAVA实现ASCII码与EBCDIC码的相互转换
  6. ERP(会计)-主要会计科目表名称
  7. ECHO、IF、REM等命令介绍
  8. echarts问题整理之多条基准线设置
  9. 面向对象程序设计(Java)实验
  10. Lombok使用以及优缺点