提供一个pyecharts关于电器销量数据的漏斗图代码

以下是关于电器销量数据的漏斗图代码，供参考：

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

# 准备数据
data = [("电视", 100), ("洗衣机", 80), ("冰箱", 60), ("空调", 40), ("热水器", 20)]

# 绘制漏斗图
funnel = (
    Funnel()
    .add("电器销量", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电器销量漏斗图"))
)

# 保存图表
funnel.render("funnel.html")

希望能对您有所帮助！

相关问题

提供一个pyecharts关于身高体重的散点图代码

### 回答1：
以下是关于身高体重的散点图代码：

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

# 构造数据
data = [
    [161, 51], [167, 62], [170, 70], [173, 72], [175, 75],
    [176, 78], [178, 80], [180, 85], [182, 88], [185, 90]
]

# 绘制散点图
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis([d[] for d in data])
    .add_yaxis("身高体重散点图", [d[1] for d in data])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="身高体重散点图"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="身高(cm)"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="体重(kg)"),
    )
)

# 展示图表
scatter.render()

希望对你有帮助！

### 回答2：
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

# 生成一组身高和体重的数据
data = [
[165, 50], [168, 55], [173, 60], [178, 65], [163, 47],
[166, 52], [170, 57], [175, 62], [180, 68], [161, 45]
]

# 创建散点图实例
scatter = Scatter()
# 添加数据
scatter.add_xaxis([d[0] for d in data])
scatter.add_yaxis("身高体重散点图", [d[1] for d in data])
# 设置图表标题和坐标轴标签
scatter.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="身高体重散点图"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="身高"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="体重")
)
# 渲染图表
scatter.render("scatter.html")

### 回答3：

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

# 创建一个Scatter对象
scatter = Scatter()
# 添加数据，包括身高和体重
data = [[random.randint(150, 200), random.randint(50, 100)] for _ in range(100)]
# 设置x轴和y轴的名称
scatter.set_global_opts(
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="身高（cm）"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="体重（kg）")
)
# 添加数据
scatter.add(series_name="身高体重散点图", data=data)
# 生成HTML文件
scatter.render("scatter.html")

以上代码使用pyecharts创建了一个身高体重的散点图。通过随机生成100个身高和体重的数据点，并通过Scatter对象添加数据。同时设置了x轴和y轴的名称为“身高（cm）”和“体重（kg）”。最后将图表保存为scatter.html文件。

给我提供一个pyecharts散点图代码

### 回答1：
当然，我可以为您提供一个pyecharts散点图代码示例：

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

# 生成散点图数据
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]
]

# 创建散点图对象
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis([x[0] for x in data])
    .add_yaxis("数值", [x[1] for x in data])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图示例"))
)

# 渲染图表
scatter.render("scatter.html")

该代码将生成一个简单的散点图，并将其保存为HTML文件。您可以根据自己的需求自定义散点图的样式和数据。

### 回答2：
在使用pyecharts绘制散点图时，首先需要安装pyecharts包，并导入scatter模块。以下是一个简单的pyecharts散点图代码示例：

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

data = []
for i in range(50):
    data.append([randint(0, 100), randint(0, 100)])

scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis([i[0] for i in data])
    .add_yaxis("", [i[1] for i in data])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)
        )
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}")
    )
)

# 渲染图表到html文件中（可省略）
scatter.render("scatter.html")

该代码使用`Scatter()`创建散点图实例，通过`.add_xaxis()`和`.add_yaxis()`方法传入x轴和y轴的数据，通过`.set_global_opts()`方法设置x轴和y轴的类型、显示网格线等全局属性，通过`.set_series_opts()`方法设置标签显示格式。

其中，使用`randint(0, 100)`生成了50个随机数作为示例数据，可以根据实际需求替换为自己的数据。

注意：在运行代码前，需要确保已安装好相应的包，可以使用pip install pyecharts命令进行安装。另外，还需安装jinja2包，用于渲染图表到html文件中。

### 回答3：
import random
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts import options as opts

# 随机生成200个坐标点
data = []
for _ in range(200):
data.append([random.randint(1, 100), random.randint(1, 100)])

scatter = Scatter() # 创建一个散点图对象

# 添加数据
scatter.add_xaxis([x[0] for x in data])
scatter.add_yaxis("散点图", [x[1] for x in data])

# 配置项
scatter.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图示例"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="X轴"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="Y轴")
)

# 输出html文件
scatter.render("scatter.html")

# 或者使用Jupyter Notebook中的显示方式
# scatter.render_notebook()