pie_chart.add(pie1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%', pos_right='5%', pos_top='20%', pos_bottom='50%')) pie_chart.add(pie2, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%', pos_right='5%', pos_top='100%', pos_bottom='20%'))不生效

时间: 2023-12-13 12:05:18 浏览: 89
可能是由于网格位置的设置不合理,导致两个图表重叠在一起了。建议您修改网格位置的参数,例如修改第一个网格的下边距和第二个网格的上边距,使得两个网格之间有一定的空隙。 另外,还需要确保使用了正确的组合方式。在这段代码中,使用了 add 方法将两个图表添加到了同一个 pie_chart 中,如果您使用的是不同的图表对象,则需要将两个图表分别绘制,并在页面中将它们组合在一起。 下面是一个简单的示例代码,可以帮助您更好地理解如何使用 Grid 组件调整图表位置: ``` from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie, Grid # 创建两个饼图 pie1 = Pie() pie2 = Pie() # 设置饼图数据和样式 pie1.add("饼图1", [("A", 10), ("B", 20), ("C", 30)]) pie2.add("饼图2", [("X", 5), ("Y", 15), ("Z", 25)]) # 创建网格组件,并将两个饼图添加到不同的网格中 grid = Grid() grid.add(pie1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%', pos_right='5%', pos_top='20%', pos_bottom='60%')) grid.add(pie2, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='5%', pos_right='5%', pos_top='40%', pos_bottom='20%')) # 渲染图表 grid.render("pie_chart.html") ``` 在这个例子中,我们创建了两个饼图,并将它们添加到了不同的网格中。第一个网格的上边距为 20%,下边距为 60%,第二个网格的上边距为 40%,下边距为 20%,这样就可以将两个饼图分别放在页面的不同位置了。
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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

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

解释这段代码# --------年龄与逾期人数情况-------------- def draw_age(age_list,y_ageList): total_pie = draw_total(all_list[0]) attr = ["0-30", "30-45", "45-60", "60-75", "75-100"] y0_agenum = [] y1_agenum = [] for i in range(5): y0_agenum.append(y_ageList[i][0]) y1_agenum.append(y_ageList[i][1]) bar = ( Bar() .add_xaxis(attr) .add_yaxis("人数分布", age_list) .add_yaxis("未逾期人数分布", y0_agenum) .add_yaxis("逾期人数分布", y1_agenum) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各年龄段逾期情况")) ) attr = ["未逾期","逾期"] pie1 = ( Pie() .add("0-30年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[0])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="0-30年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie2 = ( Pie() .add("30-45年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[1])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="30-45年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie3 = ( Pie() .add("45-60年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[2])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="45-60年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie4 = ( Pie() .add("60-75年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[3])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="60-75年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie5 = ( Pie() .add("75-100年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[4])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="75-100年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) page = Page() page.add(bar) page.add(total_pie) page.add(pie1) page.add(pie2) page.add(pie3) page.add(pie4) page.add(pie5) page.render('age_OverDue.html')

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