pyecharts 漏斗图分类

pyecharts提供了Funnel（漏斗图）的多种分类，具体如下：

1. 普通漏斗图（Funnel）：用于展示不同阶段之间数量的变化情况。
2. 横向漏斗图（FunnelH）：与普通漏斗图类似，但是横向展示。
3. 金字塔图（FunnelOverlap）：用于展示不同阶段之间数量的变化情况，同时可以与其他图形进行叠加展示。
4. 漏斗玫瑰图（FunnelRose）：用于展示不同阶段之间数量的变化情况，并以玫瑰图的形式进行展示。

这些分类的漏斗图可以根据具体需求选择使用。你可以根据pyecharts的文档和示例来实现不同类型的漏斗图。

相关问题

Pyecharts漏斗图

Pyecharts是一个基于Python的可视化库，可以用来制作漏斗图。以下是一个简单的Pyecharts漏斗图的代码示例：

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

# 准备数据
data = [("访问", 100), ("咨询", 50), ("订单", 20), ("点击", 80), ("展现", 100)]

# 创建漏斗图
funnel = (
    Funnel()
    .add("漏斗图", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="漏斗图示例"))
)

# 渲染图表并保存到文件
funnel.render("funnel.html")

以上代码中，我们首先准备了漏斗图所需的数据，然后创建了一个漏斗图对象，并添加了数据。最后通过调用`render()`方法将图表渲染并保存到文件中。你可以根据需要调整图表的样式和配置，来满足你的需求。

pyecharts漏斗图

以下是一个简单的 Pyecharts 漏斗图示例：

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

# 数据
data = [("访问", 100),
        ("咨询", 80),
        ("订单", 60),
        ("点击", 40),
        ("展现", 20)]

# 创建漏斗图对象
funnel = (Funnel()
          .add(series_name="数据名称", data_pair=data)
          .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="漏斗图示例"))
          )

# 渲染图表
funnel.render("funnel.html")

其中，`data` 变量存储了漏斗图的数据，每个元素是一个二元组，第一个元素是漏斗图中的步骤名称，第二个元素是该步骤的数值大小。

通过 `Funnel()` 函数创建了一个漏斗图对象，并调用 `add()` 方法添加数据系列。`set_global_opts()` 方法可以设置全局配置，如图表标题等。

最后，调用 `render()` 方法将图表渲染为 HTML 文件。