4 基于pyecharts的python数据可视化——散点图和折线图的绘制

1、散点图绘制

2、折线图绘制

1、散点图绘制

代码1：sin(x)点绘制

from pyecharts.charts import Scatter
import pyecharts.options as opts
import numpy as npx = np.linspace(0, 10, 50)   # 从0开始，到10结束，绘制50个等差点
y = np.sin(x)    # sin(x)绘制# 链式调用
point = (Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="720px", height="320px")).add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name='', y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  # 是否显示散点对应的数据（默认显示）)
point.render()
# point.render_notebook()

代码2：绘制sin和cos散点图

from pyecharts.charts import Scatter
import pyecharts.options as opts
import numpy as npx = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)(Scatter().add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y).add_yaxis(series_name='cos', y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
).render()

代码3：

# 导入库
from pyecharts import  options as opts
from pyecharts.charts import Scatter# 设置销售数据
week = ["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"]
c =Scatter()     # 散点图绘制
c.add_xaxis(week)
c.add_yaxis("商家A",[80,65,46,37,57,68,90])c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="一周的销售额（万元）"))    # 设置图表标题
c.render()
# c.render_notebook()

2、折线图绘制

折线图是用直线段将各个数据点连接起来而组成的图形，以折线方式显示数据的变化趋势。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适合显示相等时间间隔的数据趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，值数据沿垂直轴均匀分布。

代码1：sin(x)函数绘制

from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
import numpy as npx = np.linspace(0, 10, 50)  # 从0开始，到10结束，绘制50个等差点
y = np.sin(x)
line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(width="720px", height="320px")).add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name='', y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  # 是否显示散点对应的数据（默认显示）)line.render()
# line.render_notebook()

代码2：

# 导入库
from pyecharts import  options as opts
from pyecharts.charts import Scatter,Line# 设置销售数据
week = ["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"]
c = Line()     # 折线图绘制
c.add_xaxis(week)
c.add_yaxis("商家A",[80,65,46,37,57,68,90])c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="一周的销售额（万元）"))    # 设置图表标题
c.render()
# c.render_notebook()

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