涟漪散点图pyecharts

涟漪散点图是一种用于展示数据分布情况的可视化图表，它可以通过pyecharts库在Python中进行绘制。下面是一个简单的例子：

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

# 准备数据
data = [
    [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    [10, 20, 30, 40, 50, 60    [10, 20, 30, 40, 50, 60],
]

# 绘制图表
scatter = (
    EffectScatter()
    .add_xaxis(data[0])
    .add_yaxis("series0", data[1])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="涟漪散点图"))
)

# 展示图表
scatter.render_notebook()

在这个例子中，我们首先准备了数据，然后使用EffectScatter类创建了一个涟漪散点图，并将数据添加到图表中。最后，我们使用render_notebook()方法将图表展示在Jupyter Notebook中。

相关问题

pyecharts涟漪散点图

Pyecharts是一个基于Python语言的可视化库，支持多种图表类型。其中涟漪散点图（Ripple Scatter）是一种展示数据分布和密度的图表类型。

涟漪散点图的原理是在二维坐标系上随机生成一组数据点，然后通过对每个数据点施加不同的波纹效果，以显示数据点的密度和分布情况。涟漪散点图还可以通过调整波纹的大小、颜色和透明度等参数，来呈现更加丰富的数据信息。

下面是使用Pyecharts绘制涟漪散点图的示例代码：

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

# 构造数据
data = [
    [10.0, 8.04],
    [8.0, 6.95],
    [13.0, 7.58],
    [9.0, 8.81],
    [11.0, 8.33],
    [14.0, 9.96],
    [6.0, 7.24],
    [4.0, 4.26],
    [12.0, 10.84],
    [7.0, 4.82],
    [5.0, 5.68]
]

# 绘制涟漪散点图
scatter = (
    EffectScatter()
    .add_xaxis([x[0] for x in data])
    .add_yaxis("", [x[1] for x in data])
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Ripple Scatter"))
)

# 显示图表
scatter.render("ripple_scatter.html")

在上面的示例代码中，我们首先构造了一组数据，然后通过`EffectScatter`类创建了一个涟漪散点图对象。接着，使用`add_xaxis`方法和`add_yaxis`方法将数据添加到散点图中，并通过`set_series_opts`方法设置了标签不可见。最后，通过`set_global_opts`方法设置了图表的标题，并使用`render`方法将图表保存到本地。

运行上面的代码后，我们可以得到一个简单的涟漪散点图。如果需要对图表进行更加细致的调整，可以参考Pyecharts官方文档中提供的更多示例和API文档。

简述实验目的和理解pyecharts的全局设置、系列设置以及绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法

实验目的：
本实验旨在让学生通过实践，了解 pyecharts 的全局设置、系列设置以及绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法，进一步提高数据可视化的能力。

理解pyecharts的全局设置：
pyecharts 的全局设置指的是对整个图表进行设置，如图表的标题、坐标轴标签、图例、背景色等。通过 `set_global_opts()` 函数可以设置全局的配置项，常用的配置项包括：

- `title_opts`：图表标题的设置，如标题内容、标题位置、字体大小等。
- `legend_opts`：图例的设置，如图例位置、字体大小等。
- `tooltip_opts`：提示框的设置，如提示框的触发方式、提示框的格式等。
- `xaxis_opts` 和 `yaxis_opts`：坐标轴的设置，如坐标轴的标签、坐标轴的范围、坐标轴的刻度等。
- `visualmap_opts`：视觉映射的设置，如视觉映射的范围、颜色等。

理解pyecharts的系列设置：
pyecharts 的系列设置指的是对每个系列进行设置，如每个系列的名称、类型、数据等。通过 `add_xxx_series()` 函数可以添加不同类型的系列，常用的系列类型包括：

- `Line`：折线图系列。
- `Bar`：柱状图系列。
- `Scatter`：散点图系列。
- `Pie`：饼状图系列。
- `EffectScatter`：带有涟漪特效动画的散点图系列。
- `Funnel`：漏斗图系列。
- `Map`：地图系列。

绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法：
pyecharts 支持多种类型的图表，下面是各种图表的绘制语法：

- 折线图：使用 `Line` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Line

line = Line()
line.add_xaxis(x_data)
line.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"))
line.render("折线图.html")

- 面积图：使用 `Line` 系列，并设置 `area_style` 属性，语法如下：

from pyecharts.charts import Line

line = Line()
line.add_xaxis(x_data)
line.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data, is_area=True, area_style_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="面积图"))
line.render("面积图.html")

- 散点图：使用 `Scatter` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Scatter

scatter = Scatter()
scatter.add_xaxis(x_data)
scatter.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图"))
scatter.render("散点图.html")

- 柱形图：使用 `Bar` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱形图"))
bar.render("柱形图.html")

- 条形图：使用 `Bar` 系列，并设置 `is_horizontal` 属性为 `True`，语法如下：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_yaxis(x_axis="x轴名称", y_data=y_data, is_horizontal=True)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="条形图"))
bar.render("条形图.html")

- 饼状图：使用 `Pie` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Pie

pie = Pie()
pie.add("", list(zip(x_data, y_data)))
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼状图"))
pie.render("饼状图.html")