pyechart 3D散点图显示数据名称

可以通过添加标签来显示数据名称，具体方法如下：

1. 创建一个3D散点图对象

from pyecharts import Scatter3D
scatter3D = Scatter3D()

2. 添加散点数据和标签

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
labels = ['A', 'B', 'C']
scatter3D.add("", data, label_text_color="#000", label_text_size=16, is_visualmap=True)

其中，`data`是散点数据，每个元素表示一个散点的坐标，`labels`是数据名称，每个元素与对应的散点一一对应。

`label_text_color`和`label_text_size`分别表示标签的颜色和字体大小，`is_visualmap`表示是否启用视觉映射组件。

3. 显示图表

scatter3D.render("scatter3D.html")

运行代码后会生成一个HTML文件，可以在浏览器中打开查看结果。

相关问题

pyechart散点图

Pyecharts是一个用于创建交互式图表的Python库。散点图是Pyecharts库中的一种图表类型之一，用来展示两组数据的坐标点，并通过点在图表中的位置和不同标记表示数据的值和类别。你可以使用Pyecharts库的Scatter类来创建散点图。

在创建散点图时，需要先导入Scatter类，并进行相应的配置。你可以使用add_xaxis方法设置x轴的数据，使用add_yaxis方法设置y轴的数据。可以根据实际需要设置其他的全局配置项，如标题、可视化映射等。

下面是创建散点图的示例代码：

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

c = (
    Scatter()
    .add_xaxis(['data1', 'data2', 'data3'])
    .add_yaxis("商家A", [10, 20, 30])
    .add_yaxis("商家B", [15, 25, 35])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-VisualMap(Size)"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20)
    )
    .render("scatter_visualmap_size.html")
)

你可以根据实际需求修改示例代码中的数据和配置项，然后运行代码即可生成散点图。

pyechart中散点图怎么设置纵轴不从零开始

如果你在 Pyecharts 中创建散点图，想要设置纵轴不从零开始，可以使用 `yaxis_min` 参数来设置纵轴的最小值。

下面是一个简单的例子：

from pyecharts.charts import Scatter

# 假设你已经有了横轴 x 和纵轴 y 的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]

# 创建散点图
scatter = Scatter()

# 添加数据
scatter.add_xaxis(x)
scatter.add_yaxis("", y, yaxis_min=15)  # 设置 y 轴最小值为 15

# 设置全局配置
scatter.set_global_opts(
    title_opts=options.TitleOpts(title="散点图"),
    yaxis_opts=options.AxisOpts(min_=15)  # 设置 y 轴最小值为 15
)

# 渲染图表
scatter.render("scatter.html")

在这个例子中，我们通过 `yaxis_min` 参数设置了纵轴的最小值为 15。同时，我们也在全局配置中设置了 `yaxis_opts`，并将 `min_` 参数设置为 15，这样就可以确保纵轴的最小值为 15。

你可以根据自己的数据和需求调整最小值，以及其他的图表配置。