pyecharts轮播折线图
时间: 2023-07-09 16:45:55 浏览: 118
轮播图 轮播图 轮播图 轮播图
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好的,我可以为您介绍如何使用pyecharts制作轮播折线图。
首先,需要安装pyecharts库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pyecharts
```
接下来,我们需要准备数据。以下是一个示例数据:
```
data = [
['2022-01-01', 120, 220, 150, 80],
['2022-01-02', 100, 182, 130, 70],
['2022-01-03', 90, 182, 160, 60],
['2022-01-04', 140, 232, 130, 100],
['2022-01-05', 170, 282, 140, 120],
['2022-01-06', 145, 232, 130, 80],
['2022-01-07', 160, 252, 140, 90],
['2022-01-08', 135, 222, 115, 75],
['2022-01-09', 120, 212, 120, 60],
['2022-01-10', 100, 182, 130, 50]
]
```
接下来,我们需要构建轮播图。
```python
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
# 构建图表
line = Line()
# 添加 x 轴数据
line.add_xaxis([item[0] for item in data])
# 添加 y 轴数据
for i in range(1, len(data[0])):
line.add_yaxis(series_name='系列{}'.format(i), y_axis=[item[i] for item in data])
# 设置全局参数
line.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='轮播折线图', subtitle='示例数据'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(
is_show=True,
type_='inside',
range_start=0,
range_end=100
)
)
# 添加轮播参数
line.add_js_funcs(
JsCode(
"""
var dataAll = {};
var years = [];
var days = [];
for (var i = 0; i < data.length; ++i) {
years.push(data[i][0].slice(0, 4));
days.push(data[i][0]);
}
years = Array.from(new Set(years));
days = Array.from(new Set(days));
days.sort(function(a, b) {
return a - b;
});
for (var i = 0; i < years.length; ++i) {
dataAll[years[i]] = {};
for (var j = 0; j < days.length; ++j) {
dataAll[years[i]][days[j]] = [];
}
}
for (var i = 0; i < data.length; ++i) {
dataAll[data[i][0].slice(0, 4)][data[i][0]].push(data[i]);
}
option.baseOption.timeline.data = days;
option.options = [];
for (var i = 0; i < days.length; ++i) {
option.options.push({
title: {text: '日期:' + days[i]},
series: [
{data: dataAll['2022'][days[i]]},
{data: dataAll['2023'][days[i]]},
{data: dataAll['2024'][days[i]]},
{data: dataAll['2025'][days[i]]}
]
});
}
"""
)
)
# 渲染图表
line.render_notebook()
```
以上代码中,我们首先创建了一个Line对象,然后添加 x 轴和 y 轴数据。接着,我们设置了一些全局参数,包括标题、提示框、图例和数据缩放。最后,我们添加了一个轮播参数,通过JS代码实现了数据的切换和更新。最后,我们使用`render_notebook()`方法将图表渲染到jupyter notebook中。
需要注意的是,以上代码中的轮播参数是针对数据的年份进行了分组,如果您的数据没有年份的话,可以根据实际情况进行修改。
希望能够帮到您!
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