c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(gender_buy_rate['性别'].tolist(),gender_buy_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="性别分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()
时间: 2024-04-21 18:30:01 浏览: 9
这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码,其中数据来源是 gender_buy_rate 数据框中的“性别”列和“比例”列。饼图的标题为“性别分布比例”,图例位于左侧,饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%,上下居中。每个扇形区域的标签格式为“{b}: {c}”,其中 {b} 表示数据来源的标签,{c} 表示比例的值。最后,该饼图被渲染到 Jupyter Notebook 中。
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解释pie = Pie().add( series_name='销售比例', data_pair=[ list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist()) ],
这段代码使用 `Pie` 类创建了一个饼图对象 `pie`,并添加了一系列参数来设置饼图的属性和数据。
- `series_name='销售比例'`:设置饼图的系列名称为 "销售比例"。
- `data_pair=[list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist())]`:这部分代码是将 `product_counts` 中的索引(产品名称)和对应的值(销售量总和)转换为一个二维列表,用于表示饼图的数据对。`list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist())` 的作用是将索引和值对应的元素打包成一个元组,并将多个元组组成的列表转换为二维列表。
综上所述,这段代码创建了一个饼图对象 `pie`,并设置了系列名称为 "销售比例",数据则是由 `product_counts` 中的产品名称和对应的销售量总和组成的。该饼图可以用于展示不同产品销售量在总销售量中的比例关系。
datapie = [x for x in zip(category_1_mount.index.tolist(),category_1_mount.tolist())] pie_one = Pie() pie_one.add('',datapie,rosetype='area',radius=['30%','50%'],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie_one.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='商品一级类目的销量情况')) pie_one.render(path="../data/2.4.html")
这段代码是使用 Python 语言编写的,使用了第三方库 pyecharts 来绘制一个饼图。首先,将两个列表 category_1_mount.index.tolist() 和 category_1_mount.tolist() 打包成一个元组列表 datapie,其中 category_1_mount.index.tolist() 存储了商品类目的名称,category_1_mount.tolist() 存储了对应类目的销量。然后,通过 Pie() 创建一个饼图对象 pie_one,使用 add() 方法将 datapie 添加到饼图中,并设置 rosetype='area' 和 radius=['30%','50%'] 分别表示将饼图显示为玫瑰图和内外半径比例为 3:5。同时,设置 label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}") 表示将每个类目的名称和销量显示在图形上。最后,使用 set_global_opts() 方法设置图形标题,再使用 render() 方法将图形保存到指定路径下的 2.4.html 文件中。