yAxis: { type: 'value', min: 0, max: 200 },

时间: 2024-03-17 22:46:58 浏览: 114
在 ECharts 中,可以使用 yAxis 属性来配置图表的 y 轴。其中,type 属性用于指定该轴的类型,'value' 表示数值轴。min 和 max 属性用于指定轴的最小值和最大值,可以限定轴的取值范围。例如,下面的代码片段就是一个使用了 yAxis 属性的 ECharts 配置示例: ```javascript option = { // ... 其他配置 yAxis: { type: 'value', min: 0, max: 200 }, series: [{ data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130], type: 'line' }] }; ``` 在上述代码中,设置了一个数值型 y 轴,使用了 type: 'value'。并且设置了 min: 0 和 max: 200,限定了 y 轴的取值范围为 0 到 200。然后,设置了一个折线系列,数据为 [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]。这样,该系列就会在 y 轴上绘制折线图,并且 y 轴的范围为 0 到 200。 设置好以上配置后,调用 ECharts 的 setOption() 方法就可以将该图表渲染出来。
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var data1 = [], data2 = []; data.forEach(function (item) { data1.push(item.pin1); data2.push(item.pin2); }); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: 'E85检测数据分布', subtext: product + ' / ' + linetype + ' / ' + lineid + ' / ' + SenseName + ' 共面度检测 ' + getdate(), subtextStyle: { fontSize: 14, color: '#999' }, left: 'center', // 标题居中 textStyle: { fontSize: 18, fontWeight: 'bold' } }, tooltip: {}, xAxis: { type: 'category', data: abscissa }, yAxis: { type: 'value', scale: true, max: 0.06, min: -0.06 }, series: [{ type: 'scatter', data: { name: "test", value: ordinate1 }, symbolSize: function (data) { return Math.sqrt(ordinate1[1]) * 5; // 根据第二个数据设置点的大小 }, markLine: { lineStyle: { color: 'green' }, data: [{ yAxis: 0.04, name: '标准线1' }, { yAxis: -0.04, name: '标准线2' }, ] } }, { type: 'scatter', data: ordinate2, symbolSize: function (data) { return Math.sqrt(ordinate1[1]) * 5; // 根据第二个数据设置点的大小 }, markLine: { lineStyle: { color: 'green' }, data: [{ yAxis: 0.04, name: '标准线1' }, { yAxis: -0.04, name: '标准线2' }, ] } } ] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 chart.setOption(option);,给这个echarts散点图的横坐标加备注

要给这个 ECharts 散点图的横坐标加备注,可以在 xAxis 配置项中添加 axisLabel 属性,设置其 formatter 属性为一个函数,函数的参数是当前坐标轴项的值,返回需要显示的文本即可。示例代码如下: ``` xAxis: { type: 'category', data: abscissa, axisLabel: { formatter: function (value) { // 根据具体需求返回需要显示的文本 return value + '备注'; } } }, ```

详细解释export default { name: "myHomeWork", data() { return { isRequest: false, showModal: false, average: 0, finished: [], allWork: 0, params: { title: "", sortby: "", order: "", type: "", status: 1, size: 20, current: 1, }, total: 0, homeWorkList: [], options1: { xAxis: { type: "category", data: [], }, yAxis: { type: "value", min: 0, max: 100, }, series: [ { data: [], type: "line", }, ], tooltip: { formatter: function (params) { return ( params[0].name + "<br/>" + "成绩" + " : " + params[0].data + "分" ); }, trigger: "axis", axisPointer: { type: "cross", label: { // backgroundColor: "blue", }, }, },

这段代码是一个 Vue 组件的定义,包含以下内容: 1. 组件的名称是 `myHomeWork`。 2. 组件的 `data` 方法返回一个对象,包含了该组件需要用到的数据,例如 `isRequest` 表示数据是否正在请求,`showModal` 表示是否显示弹窗,`average` 表示作业的平均分,`finished` 表示已经完成的作业,`allWork` 表示总共的作业数,`params` 表示请求作业列表时的参数,`total` 表示作业列表的总数,`homeWorkList` 表示作业列表的数据,`options1` 表示图表的配置。 3. `options1` 中包含了一个折线图的配置,使用了 echarts 库。其中 `xAxis` 表示 X 轴的数据,`yAxis` 表示 Y 轴的数据,`series` 表示折线图的数据,`tooltip` 是鼠标经过图表时显示的提示信息。
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option = { tooltip: {}, xAxis3D: { min: -1, max: 1 }, yAxis3D: { min: -1, max: 1 }, zAxis3D: { min: -1, max: 1 }, grid3D: { show: false, boxHeight: 5, top: '-20%', viewControl: { alpha: 35, rotateSensitivity: 1, zoomSensitivity: 0, panSensitivity: 0, distance: 150 }, postEffect: { enable: false, bloom: { enable: true, bloomIntensity: 0.1 }, SSAO: { enable: true, quality: 'medium', radius: 2 } } }, series: [ { name: '水田', type: 'surface', parametric: true, wireframe: { show: false }, pieData: { name: '水田', value: 60, itemStyle: { color: '#37FFC9' }, startRatio: 0, endRatio: 0.4411764705882353 }, pieStatus: { selected: false, hovered: false, k: 0.25786163522012584 }, itemStyle: { color: '#37FFC9' }, parametricEquation: { u: { min: -3.141592653589793, max: 9.42477796076938, step: 0.09817477042468103 }, v: { min: 0, max: 6.283185307179586, step: 0.15707963267948966 } } }, { name: '水浇地', type: 'surface', parametric: true, wireframe: { show: false }, pieData: { name: '水浇地', value: 44, itemStyle: { color: '#31A1FF' }, startRatio: 0.4411764705882353, endRatio: 0.7647058823529411 }, pieStatus: { selected: false, hovered: false, k: 0.25786163522012584 }, itemStyle: { color: '#31A1FF' }, parametricEquation: { u: { min: -3.141592653589793, max: 9.42477796076938, step: 0.09817477042468103 }, v: { min: 0, max: 6.283185307179586, step: 0.15707963267948966 } } }, { name: '旱地', type: 'surface', parametric: true, wireframe: { show: false }, pieData: { name: '旱地', value: 32, itemStyle: { color: '#FFF777' }, startRatio: 0.7647058823529411, endRatio: 1 }, pieStatus: { selected: false, hovered: false, k: 0.25786163522012584 }, itemStyle: { color: '#FFF777' }, parametricEquation: { u: { min: -3.141592653589793, max: 9.42477796076938, step: 0.09817477042468103 }, v: { min: 0, max: 6.283185307179586, step: 0.15707963267948966 } } } ] };

let option = { title: { text: '氧含量趋势图', left: 'center', feature: { magicType: {type: ['line', 'bar']}//此处最新版本echarts可设置三个值(stack-堆叠模式),可自行查看echarts文档 } }, xAxis: { type: 'time', axisLine: { // X 轴轴线样式 lineStyle: { color: '#999999' } }, axisLabel: { // X 轴刻度标签样式 color: '#999999', formatter: function (value) { // 格式化 X 轴标签显示 return echarts.format.formatTime('hh:mm:ss', value); } }, splitLine: { // X 轴分隔线样式 lineStyle: { color: '#EEEEEE' } }, min: that.X_axis_and_Y_axis.X[0], max: that.X_axis_and_Y_axis.X[Last_digit_of_X_axis], }, yAxis: { type: 'value', axisLine: { // Y 轴轴线样式 lineStyle: { color: '#999999' } }, axisLabel: { // Y 轴刻度标签样式 color: '#999999' }, splitLine: { // Y 轴分隔线样式 lineStyle: { color: '#EEEEEE' } }, splitArea: { // Y 轴背景色配置 show: true, areaStyle: { color: { colorStops: [{ offset: 0, color: 'rgba(135, 206, 235, 0.8)' // 渐变起始色 }, { offset: 1, color: 'rgba(135, 206, 235, 0.2)' // 渐变结束色 }], globalCoord: false } } } }, series: [{ type: 'line', name: '氧气', data: that.X_axis_and_Y_axis.Y, // 替换为你的 Y 轴数据数组 // data: that.X_axis_and_Y_axis.Y, // 替换为你的 Y 轴数据数组 lineStyle: { color: '#FF0000', // 替换为你的线条颜色 width: 1 } }], tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' }, formatter: function (params) { var xValue = params[0].axisValue; var yValue = params[0].data; return '时间:' + xValue + '
数据:' + yValue; } } };其中的data: that.X_axis_and_Y_axis.Y,只显示了刻度并没有显示趋势

# 加载 十一五-十四五产业规划 语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划 产业规划 词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型,文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示 十一五-十四五产业规划 主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充 十一五-十四五 空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示 十一五-十四五产业规划 变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()

from pyecharts.charts import EffectScatter from pyecharts.components import Table from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB import pandas as pd from pyecharts.globals import ThemeType if __name__ == '__main__': user_info = pd.read_csv('user_info.txt', delimiter='\t') # 统计用户年龄和性别分布 age_sex_count = user_info.groupby(['age', 'sex']).size().reset_index(name='count') # 将数据处理成可用于绘制小提琴图的格式 data = [] sexes = ['M', 'F'] for sex in sexes: age_count = [ {'name': str(age), 'value': count} for age, count in age_sex_count.loc[age_sex_count['sex'] == sex, ['age', 'count']].values ] data.append(age_count) # 使用 EffectScatter 绘制小提琴图 violin_chart = ( EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(['男性', '女性']) .add_yaxis("", data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='用户年龄和性别分布'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {'min': 0, 'max': 50, 'label': '0~50', 'color': '#7f1818'}, {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50~100', 'color': '#e7ba52'}, {'min': 100, 'max': 150, 'label': '100~150', 'color': '#6a9f2a'}, {'min': 150, 'max': 200, 'label': '150~200', 'color': '#0065c4'}, ]), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} }) ) ) # 添加表格 table_data = age_sex_count.sort_values(by=['age', 'sex']).reset_index(drop=True) table = ( Table() .add(headers=table_data.columns.tolist(), rows=table_data.values.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title='用户年龄和性别分布表格', subtitle=''), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts( is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} } ) ) ) # 将小提琴图和表格组成一个页面 page = ( violin_chart .overlap(table) .render('d.html') )

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