from pyecharts.charts import Pie作用

时间: 2023-09-27 10:05:14 浏览: 68
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任务二  Pyecharts.zip

`Pie` 是一个用于生成饼图的类，通过它可以方便地创建多种类型的饼图。使用 `Pie` 类，可以将数据可视化为饼图，以便更直观地展示数据的比例关系和分布情况。在生成饼图时，可以通过设置多种参数来调整饼图的外观和展示效果，例如：内外半径、标签位置、颜色等。同时，`Pie` 类也支持链式调用，可以更加灵活地配置饼图。
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website:pyecharts.org来源

from pyecharts.charts import Bar data = [("类别A", 23), ("类别B", 45), ("类别C", 30), ("类别D", 18)] bar = ( Bar() .add_xaxis(data[::1]) .add_yaxis("数量", data[1::1], label_opts=opts.LabelOpts...
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基于Python pyecharts实现多种图例代码解析

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts.options import TitleOpts words = [(name, weight) for name, weight in ...] # 你的词组和权重数据 wordcloud = ( WordCloud() .add("", words, word_...

from pyecharts.charts import Pie如何理解

这段代码是在 Python 程序中引用了 pyecharts 库中的 Pie 类。Pie 类是用于绘制饼图的，可以通过调用其方法来设置饼图的各种属性，如饼图的大小、颜色、标签等。使用该类可以方便地创建美观、交互式的饼图，并将其...

import os from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts.charts import WordCloud, Pie from pyecharts.globals import ChartType from snapshot_selenium import snapshot as driver from dao.init import get_mysql_config from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo

这是一段使用 Flask 框架、SQLAlchemy 数据库操作库以及 pyecharts 数据可视化库的 Python 代码。其中，Flask 用于搭建 Web 应用程序，SQLAlchemy 用于操作 MySQL 数据库，pyecharts 用于生成数据可视化图表。 具体...

from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import *这部分引入了所有内置的图表类别，使得我们可以在后续代码中直接使用它们创建图表。 options as opts则是将PyEcharts中的选项模块别名为了opts，这样在编写图表配置时可以更...

from pyecharts.charts import,Pie为什么显示是无效语法

如果你在使用 from pyecharts.charts import Pie 时出现无效语法的错误，可能是因为你的 Pyecharts 版本不支持该语法。请确保你已经安装了最新版本的 Pyecharts，并且尝试使用以下语法导入 Pie 图表： python ...

from pyecharts.charts import Line,Pie,Scatter,Bar,Map,Grid

这行代码导入了pyecharts库中的Line、Pie、Scatter、Bar、Map、Grid等类，它们是用来生成不同类型的图表的。例如，Line类用于生成折线图，Pie类用于生成饼图，Scatter类用于生成散点图，Bar类用于生成柱状图，Map类...

from pyecharts.charts import Line,Pie,Scatter,Bar,Map,Grid 翻译

from pyecharts.charts import Line, Pie, Scatter, Bar, Map, Grid 的意思是从 Pyecharts 库的 charts 模块中导入 Line、Pie、Scatter、Bar、Map 和 Grid 这几个类。 Pyecharts 是一个基于 Echarts.js 的 Python...

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

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...

来一个pyecharts.charts.Pie的例子

from pyecharts.charts import Pie data = [ ("A", 10), ("B", 20), ("C", 30), ("D", 40), ] pie = Pie() pie.add("", data) pie.render("pie.html") 这个例子展示了如何使用pyecharts库创建一个简单的...

来几个pyecharts.charts.Pie的例子

from pyecharts.charts import Pie data = [('A', 10), ('B', 20), ('C', 30), ('D', 40)] pie = Pie() pie.add('', data) pie.render('simple_pie.html') 2. 带有标签和百分比的饼图 python from ...

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts %matplotlib inlineL1 = ['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() c.add("",[list(z) for z in zip(L1,num)]) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Pie-职称类别比

例图'),legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical',pos_top='15%',pos_left='2%')) c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%")) c.render_notebook() 这段代码的作用是什么？

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

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...

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts %matplotlib inlineL1=['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

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("",...

from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType from dao.init import get_mysql_config from salary_pie import generate_salary_pie from word_cloud import generate_word_cloud from geo_chart import generate_geo_chart app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False config = get_mysql_config() app.config[ 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = f"mysql+pymysql://{config['user']}:{config['password']}@{config['host']}:{config['port']}/{config['database']}" db = SQLAlchemy(app)

首先，我们导入 Flask、render_template、request 和 SQLAlchemy 模块，以及 pyecharts 库的一些组件。然后，我们从 dao.init 模块中调用 get_mysql_config 函数来获取 MySQL 数据库的配置信息，并将其保存到 app....

用pyecharts把下列代码改为嵌套环形饼图from pyecharts.charts import Pie v = ["优秀","良好","中等","及格","不及格"] c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v,totalseg)], radius=["30%", "75%"], center=["35%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成绩分布图")) .render("pie_rosetype.html") )

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts v = ["优秀", "良好", "中等", "及格", "不及格"] c = ( Pie() .add( series_name="", data_pair=[list(z) for z in zip(v, totalseg...

用pyecharts把下列代码改为富文本饼图from pyecharts.charts import Pie v = ["优秀","良好","中等","及格","不及格"] c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v,totalseg)], radius=["30%", "75%"], center=["35%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成绩分布图")) .render("pie_rosetype.html") )

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts from pyecharts.render import notebook v = ["优秀", "良好", "中等", "及格", "不及格"] c = ( Pie() .add( series_name="", data_...

把下列代码改为富文本饼图#总评成绩分段分布图 from pyecharts.charts import Pie v = ["优秀","良好","中等","及格","不及格"] c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v,totalseg)], radius=["30%", "75%"], center=["35%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成绩分布图")) .render("pie_rosetype.html") )

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts v = ["优秀", "良好", "中等", "及格", "不及格"] c = ( Pie() .add( series_name="", data_pair=[list(z) for z in zip(v, totalseg...
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