from pyecharts.charts import Scatter

时间: 2023-11-16 19:05:16 浏览: 159
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WPFVisifire.Charts全部实例

这个代码是用来导入 Pyecharts 库中的 Scatter 图表模块，以便在 Python 程序中绘制散点图。Scatter 图表可以用来展示两组数据之间的关系，其中每个数据点都由横坐标和纵坐标组成。在 Pyecharts 中，通过调用 `Scatter()` 函数来创建一个 Scatter 图表对象，然后可以通过该对象的方法设置各种绘图参数，如图表标题、坐标轴标签、数据点颜色等。最后，调用 `render()` 方法将 Scatter 图表对象渲染成 HTML 或图片文件并保存到本地。
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利用这些包绘制图import asyncio from aiohttp import TCPConnector, ClientSession import random import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Scatter3D

这段代码导入了一些 Python 库和模块，其中包括 asyncio、aiohttp、random...这段代码还导入了 Scatter3D 类型的图表，可以用于绘制三维散点图。绘制图表的过程需要根据具体的数据和需求进行相应的配置和调用。

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建散点图对象 scatter = Scatter('6004020918') # 设置图例 legend_data = ['需求'] scatter.add(legend_data[0], week, need, symbol_size=10) # 设置坐标轴名称 scatter.set_global_opts(xaxis_opts={'name': 'week', 'splitNumber': 18, 'interval': 10}, yaxis_opts={'name': 'need', 'splitNumber': 100, 'interval': 1}) # 显示中文标签 scatter.set_series_opts(label_opts={'show': True, 'position': 'right'}) # 生成HTML文件 scatter.render('scatter_chart.html')我这个代码出现了AttributeError: 'str' object has no attribute 'get'这个问题怎么办

scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='6004020918')) 请确保您的代码与此示例代码一致，并检查是否还有其他可能导致该错误的问题。如果问题仍然存在，请提供完整的错误消息和堆栈跟踪，...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建散点图对象 scatter = Scatter() scatter.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='week', split_number=18, interval=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='need', split_number=10, interval=10, axislabel_opts={"interval": 10}), title_opts=opts.TitleOpts(title='6004021055') ) # 设置图例 legend_data = ['需求'] scatter.add_xaxis(week) scatter.add_yaxis(legend_data[0], need, symbol_size=10) # 显示中文标签 scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='right')) # 生成HTML文件 scatter.render('scatter_chart_6004021055.html')我想把这个方法改一下，我想绘制成折线图，其他要求不变

from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( ...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004010252.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建散点图对象 scatter = Scatter() scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='6004020918')) # 设置图例 legend_data = ['需求'] scatter.add_xaxis(week) scatter.add_yaxis(legend_data[0], need, symbol_size=10) # 设置坐标轴名称和间隔 scatter.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='week', split_number=18, interval=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='need', split_number=10, interval=100, axislabel_opts={"interval": 10})) # 显示中文标签 scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='right')) # 生成HTML文件 scatter.render('scatter_chart_6004010252.html')为什么图中不显示标题

from pyecharts.charts import Scatter # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004010252.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建散点图对象 scatter = Scatter() scatter.set_...

from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Scatter() #创建散点图对象 .add_xaxis(salary_data.salary_down.astype(int))#添加x周数据（薪资） .add_yaxis( "数据分析岗位数量", #y轴数据说明 [list(z) for z in zip(salary_data.job_count, salary_data.city)],#Y轴数据，岗位，城市 label_opts=opts.LabelOpts(#Js代码控制气泡显示提示文字 formatter=JsCode( "function(params){return params.value[2]}" #提示 ) ), ) .set_global_opts(#全局变量 title_opts=opts.TitleOpts(title="数据分析就业岗位数量与平均起薪"),#设置标题 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(#Js代码控制气泡弹窗提示文字 formatter=JsCode( "function (params) {return params.value[2]+ '平均薪资：'+params.value[0]}" ) ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(#控制 type_="size", max_=1500, min_=200, dimension=1 ), xaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=6000,name='平均起薪'),#设置X轴起始值，X轴名字 yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=300,max_=1550,name='岗位数量'),#设置Y轴起始值，Y轴名字 ) ) c.render_notebook() 运行这段代码 并将该图 改为 散点颜色和大小均与数值相关

from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Scatter() .add_xaxis(salary_data.salary_down.astype(int)) .add_yaxis( "数据分析岗位数量", [list(z) for z in ...

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

这行代码导入了 pyecharts 库中的一些基本图表模块，包括 Line、Pie、Scatter、Bar、Map 和 Grid。这些模块分别对应折线图、饼图、散点图、柱状图、地图和网格图。通过导入这些模块，可以方便地创建各种类型的图表。...

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修改及优化代码import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 数据聚合 data = df[['上映年份', '评分人数']].groupby('上映年份').agg({'上映年份': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook()

from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts import options as opts # 将电影上映年份转换为四位数的年份格式 df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 使用 groupby 聚合数据 data = df.groupby...

import pandas as pd from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts import options as opts # 将电影上映年份转换为四位数的年份格式 df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 使用 groupby 聚合数据 data = df.groupby('上映年份').agg({'评分人数': 'sum', '电影评分': 'mean'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook()报错TypeError: cannot convert dictionary update sequence element #0 to a sequence 修改代码

from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts import options as opts # 将电影上映年份转换为四位数的年份格式 df['上映年份'] = df['上映年份'].astype('str').str[:4] # 使用 groupby 聚合数据 ...

ImportError: cannot import name 'Scatter' from 'pyecharts.charts' (C:\Users\86191\anaconda3\lib\site-packages\pyecharts\charts\__init__.py)

在最新版本的 pyecharts 中，Scatter 已被重命名为 Scatter。您可以尝试更新 pyecharts 到最新版本，或者使用 Scatter 替代 Scatter。 如果您使用的是 conda，则可以使用以下命令更新 pyecharts： conda ...

使用pyecharts.charts Geo绘制非洲地图

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简单使用pyecharts.charts Geo绘制非洲地图

from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType # 构造地理坐标系实例 geo = ( Geo() .add_schema(maptype="非洲") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line, Scatter from pyecharts.faker import Faker # 创建一个柱状图 bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")) ) # 创建一个折线图 line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图")) ) # 创建一个散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图")) ) # 将柱状图、折线图和散点图组合成一个网格布局 grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) .add(scatter, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) ) # 渲染图表 grid.render("visual.html")

这段代码使用了 pyecharts 库创建了一个包含柱状图、折线图和散点图的网格布局。具体来说，它使用 Faker 模块生成了一些随机数据，然后分别创建了三个图表对象：Bar、Line 和 Scatter。每个图表对象都添加了 x 轴和 ...

#【例8-14】组合图表上下布局。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line,Scatter A = ["小米", "三星", "华为", "苹果", "魅族", "VIVO", "OPPO"] CA = [100,125,87,90,78,98,118] B = ["草莓", "芒果", "葡萄", "雪梨", "西瓜", "柠檬", "车厘子"] CB = [78,95,120,102,88,108,98] bar = Bar() bar.add_xaxis(A) bar.add_yaxis("商家A",CA) bar.add_yaxis("商家B", CB) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) bar.render_notebook() line=Line() line.add_xaxis(B) line.add_yaxis("商家A", CA) line.add_yaxis("商家B", CB) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%")) line.render_notebook() grid = Grid() grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) grid.render_notebook() 做注释

这段代码使用了 pyecharts 库绘制了一个上下布局的组合图表，包括一个柱状图和一条折线图。 首先，定义了两个列表 A 和 B，分别代表两个商家的商品名称。CA 和 CB 分别是这两家商家的销售数据。 然后，使用 Bar 类...

from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Scatter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid # 数据准备 x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] y_data1 = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320] y_data2 = [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110] y_data3 = [200, 300, 400, 500, 600, 700, 800] y_data4 = [400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000] y_data5 = [300, 400, 500, 600, 700, 800, 900] y_data6 = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("销量", y_data1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("访问量", y_data2, is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="访问量", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) pie = ( Pie() .pie = Pie("客户性别比例", "好友总人数:350", title_pos="center") .pie.use_theme("dark") .pie.add('', attr, value, is_label_show=True, is_legend_show=True, legend_top='bottom') ) map_data = [("广东", 104), ("湖南", 71), ("北京", 50), ("上海", 50)] map = ( Map() .add("销量", map_data, "china") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) custom = "" grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(pie, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="35%", pos_top="10%", width="30%", height="80%")) .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_bottom="5%", width="30%", height="40%")) .add_js_funcs(custom) ) grid.render("123.html") 为什么pie和map图位置都在网页最中间

在你的代码中，Pie 和 Map 图都没有加入到 Grid 中，而是分别调用了 Pie() 和 Map() 方法。 正确的写法应该是： python pie = ( Pie() .use_theme("dark") .add( "客户性别比例", ...map_data = [("广东", 104...
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website:pyecharts.org来源

from pyecharts.charts import Bar data = [("类别A", 23), ("类别B", 45), ("类别C", 30), ("类别D", 18)] bar = ( Bar() .add_xaxis(data[::1]) .add_yaxis("数量", data[1::1], label_opts=opts.LabelOpts...
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