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。

pyecharts多维散点图

PyEcharts是一个基于ECharts的Python数据可视化库，它可以帮助开发者快速创建各种图表，包括多维散点图。在PyEcharts中，多维散点图（scatter plot with multiple dimensions）用于展示两个及以上维度的数据分布，每个数据点通常表示一个多维空间中的坐标。

创建多维散点图的基本步骤如下：
1. **导入模块**：首先需要导入`pyecharts.charts.Scatter3D`。
2. **初始化图表**：创建一个新的Scatter3D实例，设置标题、背景等属性。
3. **添加数据**：使用`add`方法添加数据到图表，数据应包含每条记录的各个维度值。
4. **配置选项**：可以调整颜色、大小、标签等样式。
5. **显示或保存图表**：调用`render`显示图表，或者保存为图片文件。

下面是一个简单的例子：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter3D

data = [[random.random() for _ in range(3)] for _ in range(100)]
scatter = (
    Scatter3D()
    .add_xaxis([item[0] for item in data])
    .add_yaxis("Data", [item[1] for item in data], symbol_size=8)
    .add_zaxis("Z", [item[2] for item in data])
    .set_series_opts(
        visual_map_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
        symbol="circle",
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Scatter Plot"))
)

# 显示或保存图表
scatter.render('scatter_3d.html')