python使用pyechart快速绘制各类可视化表格-包括带平均线的折线图、雷达图等等，超实用！（不断更新）

近期由于在计算绩效的时候，老板需要每个季度针对绩效给一个报告PPT，之前总是用excel来进行数据的统计，以及画图来贴进PPT里面，在接触了PYTHON的一段时间后，发现可以将数据导入就自动生成表格，但是网上的教程都不是很细致，于是摸索了一段时间，先就将详细的给大家讲下雷达图和折线图，非常实用。

一、雷达图的绘制：背景：想要展示各个团队的六个维度的信息：分别是：工作绩效、沟通协作、部门认可、地市支撑、创新力和系统稳定性

1.1 先获取想要展示的数据的数组信息：

例如：all_data_attr=[[78, 96, 75, 99, 8, 5.5]] 分别就对应上面的六个维度的具体信息：作绩效、沟通协作、部门认可、地市支撑、创新力和系统稳定性。

当然你也可以连接mysql的数据库，然后实时获取团队的属性信息（这就不赘述了），这个很简单。

1.2先绘制一个雷达图（六个角的最大值），然后再进行渲染。

from pyecharts.charts import Bar, Line, Radar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType

c_schema = [{"name": "工作绩效", "max": 100, "min": 5},{"name": "沟通协作", "max": 100, "min": 20},{"name": "部门认可", "max": 100, "min": 5},{"name": "地市支撑", "max": 120},{"name": "创新力", "max": 10},{"name": "稳定性", "max": 10},
]
#下面就是具体的渲染了。
c = (Radar().add_schema(schema=c_schema).add("云资源", all_data_attr, color="#4587E7",areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.1),) #区域里面填充颜色，填充的颜色和前面的color是一样的.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="团队属性")).render("radar_air_quality.html")
)
1.3打开radar_air_quality.html 就可以看到雷达图了，是不是很简单！！啧啧

二、折线图的绘制

由于想看到好几个团队的打分情况，以及平均打分情况，因此要绘制折线图。

2.1先准备数组信息,然后进行折现的绘制。

e_teamname=['服务支撑', '安全管理', '能力运营', '管理系统', '业务系统', '云资源', '数据运营', '规划建设', '支撑赋能']
e_teamhuping=[97.45, 97.4, 96.85, 96.77, 96.65, 96.56, 96.24, 96.13, 95.82]
c = (Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px",height="200px")).add_xaxis(e_teamhuping).add_yaxis("团队", e_teamname,markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                   data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]    #可以画平均线，很有用处。),# markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(       #可以标注最大值和最小值#     data=[#         opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),#         opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),#     ]# ),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="团队员工互评结果"))
   .render("line_team.html"))

2.2打开line_team.html 就可以看到折线图了，中间的红线就是平均值了，不用再在PPT里面手动绘制了！，是不是很简单！！啧啧

三、后记

由于可以将数据导入mysql之后，运行python就能形成各种图片，然后就可以自动的生成报告了，香不香呢~，哈哈，之后将更新各类表格哟~水滴图等等~

python使用pyechart快速绘制各类可视化表格-包括带平均线的折线图、雷达图等等，超实用！（不断更新）相关推荐

用户数据销售额分析动态大屏看板+大屏数据可视化图表组件（折线图+圆柱图+散点图+饼图+漏斗图+雷达图+水位图）+智能web端高保真大数据动态可视化大屏看板+中国动态地图+智慧电商实时动态数据大屏看板
作品内容:用户数据销售额分析动态大屏看板+大屏数据可视化图表组件(折线图+圆柱图+散点图+饼图+漏斗图+雷达图+水位图)+web端高保真大数据动态可视化大屏看板+中国动态地图+电商实时动态数据大屏看板 ...
Python数据可视化神奇利器，Pyecharts的使用（4.雷达图的使用之FIFA足球明星分析）
前面安装步骤以及大致使用在主页柱状图的使用那篇文章中,可以点击主页进行访问! FIFA22球星前五雷达图展示数据清洗 import numpy as np import pandas as pd f ...
matplotlib数据可视化实战——饼状图+雷达图+三维图
今天又学习了两种新的图形绘制方法,并且学会了全局设置中文字体的方法. 全局中文字体设置及负数显示问题 plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rc ...
【Python】将图片绘制到Excel表格中
首先,可以发现Excel表格可以给每一个格子分别填充颜色(RGB) 而且,通过调整格子的长宽,可以调整为方形格子(相当于像素格子) 那么便可以开始大胆的创作[疑似某国际手势] 好好填一张图看看效果: ...
python pd.read_html 快速爬取网页表格数据与常规请求解析方式对比
为爬取网页表格数据,较容想到的常规方式是通过requests请求以及lxml解析定位获取元素,此外还可以通过pandas库的read_html直接获取表格数据,得到的将是目标网页所有table表格的l ...
2021-03-27 Python根据vasp-dos数据绘制曲线并计算d带中心
声明:未经允许,不得擅自复制.转载. 欢迎引用: Laser-Assisted Synthesis of Bi-Decorated Pt Aerogel for Efficient Methanol ...
Python:利用matplotlib库绘制统计图（饼图、直方图、散点图、极坐标图和网格图）
1.网格图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.plot(a,np.cos ...
[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形
欢迎大家来到"Python从零到壹",在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界.所有文章都将结合案例.代码和作者的经验讲 ...
python 合并工作簿_Excel:快速合并多张表格或多个文件（工作簿）的数据（附Python代码）...
Excel:快速合并多张表格或多个文件(工作簿)的数据(附Python代码) 现实工作中经常遇到将零散的原始数据合并统计的工作要求,如月度统计或年度统计等.原始数据的收集大多是按时间(如日期或小时)进 ...

python使用pyechart快速绘制各类可视化表格-包括带平均线的折线图、雷达图等等，超实用！（不断更新）

python使用pyechart快速绘制各类可视化表格-包括带平均线的折线图、雷达图等等，超实用！（不断更新）相关推荐

最新文章

热门文章