from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts %matplotlib inline L1=['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() # 构造饼图对象 c.add("", [list(z) for z in zip(L1,num)]) # 添加数据到饼图中 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")) c.render_notebook() # 显示
时间: 2024-01-22 18:03:05 浏览: 19
这段代码使用了 Python 的 Pyecharts 库来绘制一个职称类别比例的饼图。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 引入了 Pyecharts 库中的 Pie 类和 opts 模块。
2. 定义了一个包含职称类别名称的列表 L1 和相应数量的列表 num。
3. 创建了一个 Pie 对象 c。
4. 将 L1 和 num 列表中的数据添加到饼图对象 c 中。
5. 设置饼图的标题为“Pie-职称类别比例”。
6. 通过 render_notebook() 方法将饼图显示在 Jupyter Notebook 中。
相关问题
from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts %matplotlib inline
`pyecharts` 是一个 Python 可视化库,用于生成各种图表,如地图,折线图,饼图等等。 `Map` 是 `pyecharts` 库中的一个类,用于生成地图。 `opts` 是 `pyecharts` 库中的一个模块,用于设置图表的选项。
`%matplotlib inline` 是 IPython 的魔术命令,用于在 Jupyter notebook 中显示 matplotlib 绘图。这个命令告诉 Python 在 Jupyter notebook 中将 matplotlib 绘图嵌入到单元格的输出中。如果在使用 matplotlib 绘图时没有使用 `%matplotlib inline`,则需要使用 `plt.show()` 来显示绘图。但是,在 Jupyter notebook 中,这样的显示方式会弹出一个窗口并打乱代码单元格的顺序。因此,使用 `%matplotlib inline` 可以更方便地在 Jupyter notebook 中显示 matplotlib 绘图。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Line
这是一个关于使用pyecharts库绘制柱状图和折线图的代码。你可以使用以下代码来创建一个柱状图和折线图:
```python
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line
# 创建一个柱状图
bar_chart = (
Bar()
.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
.add_yaxis("Series 1", [10, 20, 30, 40, 50])
.add_yaxis("Series 2", [5, 15, 25, 35, 45])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar Chart"))
)
# 创建一个折线图
line_chart = (
Line()
.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
.add_yaxis("Series 1", [10, 20, 30, 40, 50])
.add_yaxis("Series 2", [5, 15, 25, 35, 45])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"))
)
# 渲染图表
bar_chart.render("bar_chart.html")
line_chart.render("line_chart.html")
```
这段代码使用pyecharts库创建了一个柱状图和一个折线图。你可以根据需要修改x轴和y轴的标签以及对应的数据。最后,调用`render`方法将图表渲染为HTML文件。你可以通过打开生成的HTML文件来查看图表。