pyecharts什么意思

时间: 2023-09-04 21:07:24 浏览: 221
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pyecharts是基于Echart图表的一个类库，pyecharts主要基于web浏览器进行显示

pyecharts 是 Python 中一个基于Echarts.js 开发的可视化图表库，它提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、地图等。使用 pyecharts 可以方便地生成交互式的图表，并且支持导出为 HTML 文件、图片等格式。同时，pyecharts 还支持 Jupyter Notebook，可以直接在 Notebook 中展示图表。
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python中pyecharts的tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")是什么意思

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from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType from pyecharts.commons.utils import JsCode 解释这段代码

from pyecharts import options as opts 的意思是从 Pyecharts 库中导入 options 模块，并将其别名为 opts。options 模块包含了各种图表参数设置的类和函数，如标题、图例、坐标轴等。 from pyecharts.globals ...

No module named 'pyecharts'

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from pyecharts.charts import Line,Pie,Scatter,Bar,Map,Grid 翻译

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pyecharts 和falsk 实现页面数据框选删除处理后，返回处理后的页面数据

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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie wd = ['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] 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="Pie-富文本示例")) c.render_notebook() 这里rich参数中的a， abg是什么意思

在这个例子中，rich参数中的"a"和"abg"是用来设置标签内容格式的。具体来说： - "a"设置标签的字体颜色、行高和对齐方式。在这个例子中，它的字体颜色是"#999"，行高是22，对齐方式是居中。 - "abg"设置标签背景...

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AttributeError: 'Line' object has no attribute 'add_xaxis'错误是指在使用pyecharts的Line对象时，尝试调用了不存在的add_xaxis方法。 在pyecharts的版本升级过程中，一些方法的名称可能会有所变化。在较新的...

每行代码的意思。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Sankey nodes = [ {"name": "七星关区"}, {"name": "威宁"}, {"name": "金沙"}, {"name": "织金"}, {"name": "黔西"}, {"name": "大方"}, {"name": "纳雍"}, {"name": "赫章"}, {"name": "百管委"}, ] links = [ {"source": "七星关区", "target": "威宁", "value": 577.75}, {"source": "威宁", "target": "金沙", "value": 316.53}, {"source": "金沙", "target": "织金", "value": 263.16}, {"source": "织金", "target": "黔西", "value": 238.91}, {"source": "黔西", "target": "大方", "value": 228.19}, {"source": "大方", "target": "纳雍", "value": 191.03}, {"source": "纳雍", "target": "赫章", "value": 152.61}, {"source": "赫章", "target": "百管委", "value": 46.38}, ] c = ( Sankey() .add( "sankey", nodes, links, linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2022年毕节各地区GDP")) .render("桑基图.html") )

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import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts data_rd=pd.read_excel("海南疫情.xlsx") data=[z for z in zip(list(data_rd["地点"]),list(data_rd["感染人数"]))] data.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) data=[data[i] for i in range(3,23)] pie=Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='600px')) color_series=['#60716B','#4F92EO','#6B90DE','#76B6E4','#6C7162','#535472', '#D781D9','#4C3689','#6543A4','#BA865F','#6E564C','#61565A', '#E8D248','#EBA281','#DE8438','#E3954A','#EA8ECD','#DF7BBB', '#C14C3B','#A56468'] #'#4E777D','#ABD46E','#639A72','#CAE268' pie.add( series_name="地区", data_pair=data, radius=["40%","100%"], center=["50%","70%"], rosetype='area', ) pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="海南省各市感染人数的南丁格尔玫瑰图",pos_left="30%",pos_top="15%"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True), ) pie.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position='inside', rotate=45, formatter="{b}:{c}", font_size=11 ) ) pie.render("guangdong.html") pie.render_notebook() 解释代码的意思

这段代码使用了 pandas 和 pyecharts 库来读取一个名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件，并将其中的“地点”和“感染人数”列组成一个数据列表。然后，对这个列表进行排序并筛选出前20个数据点，用于绘制南丁格尔...

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