pyechart中散点图怎么设置纵轴不从零开始

如果你在 Pyecharts 中创建散点图，想要设置纵轴不从零开始，可以使用 `yaxis_min` 参数来设置纵轴的最小值。

下面是一个简单的例子：

from pyecharts.charts import Scatter

# 假设你已经有了横轴 x 和纵轴 y 的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]

# 创建散点图
scatter = Scatter()

# 添加数据
scatter.add_xaxis(x)
scatter.add_yaxis("", y, yaxis_min=15)  # 设置 y 轴最小值为 15

# 设置全局配置
scatter.set_global_opts(
    title_opts=options.TitleOpts(title="散点图"),
    yaxis_opts=options.AxisOpts(min_=15)  # 设置 y 轴最小值为 15
)

# 渲染图表
scatter.render("scatter.html")

在这个例子中，我们通过 `yaxis_min` 参数设置了纵轴的最小值为 15。同时，我们也在全局配置中设置了 `yaxis_opts`，并将 `min_` 参数设置为 15，这样就可以确保纵轴的最小值为 15。

你可以根据自己的数据和需求调整最小值，以及其他的图表配置。

相关问题

pyechart 3D散点图显示数据名称

可以通过添加标签来显示数据名称，具体方法如下：

1. 创建一个3D散点图对象

from pyecharts import Scatter3D
scatter3D = Scatter3D()

2. 添加散点数据和标签

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
labels = ['A', 'B', 'C']
scatter3D.add("", data, label_text_color="#000", label_text_size=16, is_visualmap=True)

其中，`data`是散点数据，每个元素表示一个散点的坐标，`labels`是数据名称，每个元素与对应的散点一一对应。

`label_text_color`和`label_text_size`分别表示标签的颜色和字体大小，`is_visualmap`表示是否启用视觉映射组件。

3. 显示图表

scatter3D.render("scatter3D.html")

运行代码后会生成一个HTML文件，可以在浏览器中打开查看结果。

pyechart散点分布图如何设置两个xaxis

在pyecharts中，要设置两个x轴，可以使用`add_xaxis`方法和`extend_axis`方法。具体步骤如下：

1. 首先创建一个散点图对象:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

scatter = Scatter()

2. 使用`add_xaxis`方法添加第一个x轴的数据:

scatter.add_xaxis(xaxis_data)

3. 使用`extend_axis`方法添加第二个x轴:

scatter.extend_axis(
    xaxis=opts.AxisOpts(
        type_="category",
        axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15),
        name="第二个x轴"
    )
)

注意，`extend_axis`方法的参数是一个`AxisOpts`对象，需要指定`type_`属性为`"category"`表示为分类轴，同时可以设置`name`属性来指定轴的名称。

4. 使用`add_yaxis`方法添加散点图的数据:

scatter.add_yaxis(series_name="", y_axis=y_data, symbol_size=10)

其中`series_name`表示数据系列的名称，`y_axis`表示y轴的数据，`symbol_size`表示散点的大小。

完整代码示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

# 数据
x_data = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I"]
y_data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

# 创建散点图对象
scatter = Scatter()

# 添加第一个x轴
scatter.add_xaxis(x_data)

# 添加第二个x轴
scatter.extend_axis(
    xaxis=opts.AxisOpts(
        type_="category",
        axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15),
        name="第二个x轴"
    )
)

# 添加散点图数据
scatter.add_yaxis(series_name="", y_axis=y_data, symbol_size=10)

# 设置全局配置项
scatter.set_global_opts(
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="第一个x轴"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="y轴"),
    title_opts=opts.TitleOpts(title="两个x轴的散点图")
)

# 渲染图表
scatter.render("scatter_with_two_xaxis.html")

渲染出来的图表如下：