v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], # 两个值 radius=["30%", "60%"], # 大小 center=["25%", "50%"], # 位置 rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 不在图形上显示数据 ) .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "60%"], center=["75%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-玫瑰图示例")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 库绘制的玫瑰图（rose chart）示例，其中使用了 Faker 库生成了一些随机数据。玫瑰图是一种基于极坐标系的饼图，通过将圆周分成多个扇形，来展示数据的分布情况。在代码中，使用了 Pie 类来创建图形对象，并通过 add 方法向图形中添加两个扇形。radius 参数控制扇形的大小，center 参数控制扇形的位置，rosetype 参数控制玫瑰图的类型，label_opts 参数控制数据标签的显示。最后，使用 set_global_opts 方法设置图形的标题。c.render_notebook() 方法用于在 Jupyter Notebook 中显示图形。

相关问题

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

好的，以下是将代码转换为使用 matplotlib 和 pandas 的版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 柱状图
df_bar = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '商家A': [120,56,28,98,129,28,107],
    '商家B': [60,140,153,145,160,70,54]
})

ax = df_bar.plot(x='商品', kind='bar')
ax.set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

plt.show()

# 折线图
df_line = pd.DataFrame({
    '月份': ['1月','2月','3月','4月','5月','6月'],
    '蒸发量': [2,4.9,7,23.2,25.6,76.7],
    '降水量': [2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7],
    '平均温度': [2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2]
})

ax = df_line.plot(x='月份', kind='line')
ax.set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

plt.show()

# 饼图
df_pie = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '销售量': [120,56,28,98,129,28,107]
})

ax = df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.set_title('销售情况饼图')

plt.show()

# 多图布局
fig, axs = plt.subplots(ncols=3)

# 柱状图
df_bar.plot(x='商品', kind='bar', ax=axs[0])
axs[0].set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

# 折线图
df_line.plot(x='月份', kind='line', ax=axs[1])
axs[1].set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

# 饼图
df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, ax=axs[2])
axs[2].set_title('销售情况饼图')

plt.tight_layout()
plt.show()

注意：由于 pandas 的 `plot()` 函数默认使用的是 matplotlib，因此在使用 pandas 绘图时其实已经间接使用了 matplotlib。

## 上面的代码都一样， page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add( page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)), bar_film(), line_ranking(), pie_circletype(), WordCloud_wc(), Map_worldmap(), ) page.render("page_draggable_layout.html")File "<ipython-input-43-210a50f6b8d2>", line 5 line_ranking(), ^ SyntaxError: positional argument follows keyword argument修改以上代码，并以一个可以固定BI大屏中图片位置的结果输出

可以使用 Grid 类型的页面布局来实现BI大屏中图片位置的固定。以下是修改后的代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, WordCloud, Map, Page
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.faker import Faker

# 设置主题
opts.defaults.theme = ThemeType.CHALK

# 柱状图
def bar_film() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("电影", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票房排行榜"))
    )
    return c

# 折线图
def line_ranking() -> Line:
    c = (
        Line()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家排名"))
    )
    return c

# 饼图
def pie_circletype() -> Pie:
    c = (
        Pie()
        .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="圆环图示例"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    return c

# 词云图
def WordCloud_wc() -> WordCloud:
    c = (
        WordCloud()
        .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词云示例"))
    )
    return c

# 地图
def Map_worldmap() -> Map:
    c = (
        Map()
        .add("世界地图", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], "world")
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"))
    )
    return c

# 创建页面
page = Page(layout=Page.SimplePageLayout)

# 将各个图表添加到页面中
page.add(bar_film())
page.add(line_ranking())
page.add(pie_circletype())
page.add(WordCloud_wc())
page.add(Map_worldmap())

# 将页面转为Grid类型的布局，并设置各个图表的位置
page.grid = [
    {"pos": [0, 0], "span": [6, 6], "chart_id": 0},
    {"pos": [6, 0], "span": [6, 6], "chart_id": 1},
    {"pos": [0, 6], "span": [6, 6], "chart_id": 2},
    {"pos": [6, 6], "span": [6, 6], "chart_id": 3},
    {"pos": [2, 12], "span": [10, 10], "chart_id": 4},
]

# 渲染页面并保存为HTML文件
page.render("page_grid_layout.html")

修改后的代码使用了 `Page.SimplePageLayout` 布局，这种布局方式可以将不同的图表放置在网页的不同位置。通过修改 `page.grid` 属性，可以控制各个图表在页面中的位置和大小。在本例中，我们将各个图表放置在一个 `6x6` 的网格中的不同位置，并将词云图和地图放置在一个 `10x10` 的网格中，使它们占据页面的中间位置。