pyecharts orient

pyecharts库是一个基于Python的Echarts绘图库。在给定的引用中，引用展示了一个使用pyecharts库绘制地理散点图的示例代码，并且生成一个名为"geo_effectscatter.html"的HTML文件。引用提供了pyecharts库的介绍，并表示这是一个用爱构建的Python Echarts绘图库。引用提供了pyecharts库的官方Github链接。

关于pyecharts的orient属性，根据提供的引用内容，没有提及相关信息。因此，我无法回答关于pyecharts orient的问题。

相关问题

pyecharts rader

pyecharts也支持雷达图。雷达图可以用于展示多个维度之间的相互关系和差异。在pyecharts中，你可以使用Radar类来创建雷达图，并使用add_schema方法设置图表的各项参数。然后可以使用add方法来添加数据系列，最后使用render方法生成图表。以下是示例代码：

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

def radar_chart() -> Radar:
    # 创建雷达图实例
    chart = Radar()

    # 设置雷达图的标题和图例
    chart.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="雷达图示例"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical"),
    )

    # 设置雷达图的数据项和数值
    chart.add_schema(
        schema=[
            opts.RadarIndicatorItem(name="维度1", max_=100),
            opts.RadarIndicatorItem(name="维度2", max_=100),
            opts.RadarIndicatorItem(name="维度3", max_=100),
            opts.RadarIndicatorItem(name="维度4", max_=100),
            opts.RadarIndicatorItem(name="维度5", max_=100),
        ],
        splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)),
    )
    chart.add("系列A", [[90, 80, 70, 60, 50]])
    chart.add("系列B", [[60, 70, 80, 90, 100]])

    return chart

# 生成雷达图并在notebook中显示
radar_chart().render_notebook()

你可以根据自己的需求修改示例代码中的维度名称、最大值以及数据项。生成的雷达图将会在notebook中显示出来。

pyecharts overlap

Pyecharts的overlap功能允许将多个图表叠加在一起显示。这样可以让不同图表的数据同时展示在同一张图表上，方便进行比较和分析。

要使用overlap功能，首先需要引入Pyecharts库中的Overlap类，并创建一个空的Overlap对象。然后，将需要叠加的图表分别添加到Overlap对象中，使用add()方法将它们添加进去。最后，使用render()方法将叠加后的图表渲染出来。

在这个例子中，引用、和中都使用了Pie类和opts配置类，这是因为叠加的图表可以是不同类型的图表，例如饼图、玫瑰图等。

下面是一个使用overlap功能将饼图和玫瑰图叠加在一起的示例代码：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.charts import Overlap

# 创建一个空的Overlap对象
overlap = Overlap()

# 创建饼图
pie = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
        radius=["30%", "50%"],
        center=["45%", "50%"],
        rosetype="radius",
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="饼图"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
)

# 创建玫瑰图
rose = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
        radius=["30%", "50%"],
        center=["45%", "50%"],
        rosetype="area",
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="玫瑰图"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
)

# 将饼图和玫瑰图添加到Overlap对象中
overlap.add(pie)
overlap.add(rose)

# 渲染叠加后的图表
overlap.render()

通过以上代码，您可以将饼图和玫瑰图叠加在一起展示，并可以根据需要进行其他的配置调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用pyecharts绘制图表](https://blog.csdn.net/qq_48288251/article/details/118631539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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