pyecharts legend_opts

时间: 2023-09-05 08:10:16 浏览: 138
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用python利用pyecharts库进行可视化_pyecharts_可视化_柱状图

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在pyecharts中，LegendOpts是用来配置图例的参数。根据引用和引用的内容，LegendOpts的一些常用参数包括： - type_：用于设置图例的类型，可以是'plain'（普通类型）或'scroll'（可滚动翻页的类型）。 - pos_left、pos_right、pos_top、pos_bottom：用于设置图例离容器边缘的距离。 - orient：用于设置图例列表的布局，可以是'horizontal'（水平布局）或'vertical'（垂直布局）。 - inactive_color：用于设置图例项关闭时的颜色。 - legend_icon：用于设置图例项的图标，可以是'circle'（圆形）、'rect'（矩形）、'roundRect'（圆角矩形）、'triangle'（三角形）、'diamond'（菱形）、'pin'（大圆饼）或'arrow'（箭头）。 可以根据需求来设置LegendOpts的参数，以实现不同的图例效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基础 | Pyecharts绘图基础之图例配置项--LegendOpts](https://blog.csdn.net/weixin_42152811/article/details/128898153)[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: 50%"] - *2* [Pyecharts配置项使用](https://blog.csdn.net/qq_37954088/article/details/105240668)[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: 50%"] [ .reference_list ]
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legend_opts=opts.LegendOpts(), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="X轴"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Y轴"), ) ) 最后，调用render()方法来渲染并显示图表： python scatter.render() 这将...
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pyecharts-实战

legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="10%"), ) chart.render() 7. **数据加载与动态更新** Pyecharts能够处理动态数据，如从CSV、数据库或API获取数据，实时更新图表。可以使用...

set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())

其中，title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量') 表示设置图表的标题为“地区景点数量”，legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False) 表示设置图例不显示，toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() 表示...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge, Page c = Gauge() c.add("业务指标",[("完成率", 55.5)],axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=30))) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-不同颜色"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) c.render_notebook() 做注释

这段代码使用了 Python 的 pyecharts 库来绘制仪表盘图表，具体实现如下： - 首先导入所需的模块：options 和 charts。 - 创建 Gauge 对象。 - 调用 add 方法添加数据和样式，其中 "业务指标" 是图表的标题，[(...

python中line.set_global_opts(legend_opts=opts.global_options.LegendOpts(orient="vertical",pos_right=True),是什么意思

具体来说，set_global_opts是一个设置全局配置的方法，legend_opts表示图例的相关属性，opts.global_options.LegendOpts是一个表示图例属性的类，其中orient="vertical"表示图例排列方向为垂直方向，pos_...

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

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) grid = ( Grid() .add( bar, grid...

bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

这段代码使用了 pyecharts 库，创建了一个柱状图，并将其渲染到 Jupyter Notebook 中。具体的实现步骤如下： 1. 首先，创建一个 Bar 对象，并设置一些初始化选项，如图表的宽度和高度。这里的 opts.InitOpts(width=...

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 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...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts 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( 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'] line.add_xaxis(week) line.add_yaxis(legend_data[0], need, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)) # 显示中文标签 line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='right')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html')我希望我的代码实现的图像上的点不显示数据，只有鼠标放上去才显示

line.add_yaxis(legend_data[0], need, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 这样，图像上的点就不会显示数据，只有当鼠标放上去时才会显示数据。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd # 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( 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'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 设置图例 legend_data = ['需求'] line.add_xaxis(week) line.add_yaxis(legend_data[0], need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 显示中文标签 line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html')我这个代码中实现的效果里数据点上有没有对应数据显示出来

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need']...

pyechart legend_opts selected_map说明

在PyEcharts中，legend_opts 是用于定制图表图例的选项，而 selected_map 属于 legend_opts 中的一个键，它控制了当用户交互（比如点击图例项）时，哪些系列会被高亮显示或者选中。 selected_map 是一个...

legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode=)

在这个代码中，LegendOpts是Pyecharts库中的一个类，用于配置图例（legend）的相关选项。其中，selected_mode是图例中选中模式的配置项。它有几种可选的取值，分别是： - 'single'：单选模式，即只能选中一个...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line from pyecharts.faker import Faker bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) ) line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ) ) grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) .render("grid_vertical.html") )

这段代码使用了pyecharts库来绘制柱状图和折线图，并将两者组合在一起，最终生成一个网格图表。 首先，代码导入了pyecharts库中的options模块，用于设置图表的全局配置；导入了Bar、Grid和Line三个类，分别用于绘制...

import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Radar import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("C:/Users/aptx0/Desktop/PF/TEXT/ZJ.xlsx") # 获取系统标签 hero = df['系统'] # 获取分数数据 scores = df[['等保分数', '供应链分数', '关基分数', '数据分数', '双新分数', '业务分数', '终端分数']].values.tolist() # 创建雷达图对象 radar = Radar() # 设置雷达图的指标 radar.add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name="等保分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="供应链分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="关基分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="数据分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="双新分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="业务分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="终端分数"), ] ) # 添加每个系统的数据 for i in range(len(hero)): radar.add( series_name=hero[i], data=[scores[i]], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="4992ff"), ) # 设置图表样式 radar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) radar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-多例模式"), legend_opts=opts.LegendOpts(), ) # 渲染图表 radar.render("basic_radar_chart.html") # 设置单例模式 radar.set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"), title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-单例模式"), ) # 渲染图表 radar.render("radar_selected_mode.html")

这段代码是用来生成雷达图的。首先，它使用pandas库读取了一个Excel文件，然后获取了系统标签和分数数据。接着，创建了一个雷达图对象，并设置了雷达图的指标。然后，使用一个循环将每个系统的数据添加到雷达图中。...

c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(age_rate['年龄分段'].tolist(),age_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="年龄分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码，其中数据来源是 age_rate 数据框中的“年龄分段”列和“比例”列。饼图的标题为“年龄分布比例”，图例位于左侧，饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%，上下居中。每个...

c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(gender_buy_rate['性别'].tolist(),gender_buy_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="性别分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码，其中数据来源是 gender_buy_rate 数据框中的“性别”列和“比例”列。饼图的标题为“性别分布比例”，图例位于左侧，饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%，上下居中。每...
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