echarts折线图legend圆点怎么变成实心的

要将 Echarts 折线图的 legend 圆点变成实心的，你可以使用 Echarts 的 API 来设置 legend.itemStyle 属性。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经引入了 Echarts 的库文件。

2. 在 Echarts 初始化的配置项中，找到 legend.itemStyle 属性，并设置其值为一个对象，其中包含一个 color 属性和一个 borderColor 属性。color 属性用于设置圆点的填充颜色，borderColor 属性用于设置圆点的边框颜色。

示例代码如下所示：

option = {
  legend: {
    itemStyle: {
      color: '#000', // 设置圆点的填充颜色
      borderColor: '#000' // 设置圆点的边框颜色
    }
  },
  // 其他配置项...
};

3. 根据你的实际需求，可以根据需要调整颜色值。

4. 最后，将配置项应用到 Echarts 实例中即可。

注意：以上代码中的 `option` 是你 Echarts 初始化时的配置项对象，你需要根据你自己的代码进行相应的调整。

希望以上信息能够对你有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

相关问题

python如何输出两条曲线数据绘折线图，其中数据用实心点来表示

你可以使用matplotlib库来绘制折线图，并将两条曲线的数据用不同的颜色和标记表示。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义两条曲线的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, 'bo-', label='line 1') # 'bo-'表示使用蓝色实心圆点作为标记
plt.plot(x, y2, 'r^-', label='line 2') # 'r^-'表示使用红色三角形作为标记
plt.legend() # 显示图例
plt.show() # 显示图像

运行上述代码，你将看到如下的折线图：


plt折线图所有参数具体使用详解

`plt.plot()` 是 Matplotlib 中创建折线图的基本函数。它有多种参数可以用来定制线型、颜色、标记以及其他视觉效果。下面是一些常用参数的详细解释：

1. **x** 和 **y**: 这两个参数分别代表折线图的 x 轴数据和 y 轴数据。例如：

   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [2, 4, 6, 8, 10]
   plt.plot(x, y)

2. **linestyle (ls)**: 设置线条样式，默认是实线 `'-'`，其他常见的包括点线 `':'`, 斑马线 `'--'`, 实心点 `'.'`, 或虚线 `' ':''。例如：

   plt.plot(x, y, linestyle='--')

3. **color (c)** 或 **markerfacecolor**: 设置线条颜色或标记填充色，可以是预设的颜色名称、RGB值、十六进制颜色码等。例如：

   plt.plot(x, y, color='red', markerfacecolor='blue')

4. **linewidth (lw)** 或 **linewidthb (lw)**: 设置线条宽度。例如：

   plt.plot(x, y, linewidth=2)

5. **markersize (ms)**: 设置标记大小。例如：

   plt.plot(x, y, markersize=10)

6. **marker**: 设置标记形状，如 'o'（圆点）、's'（正方形）、'*'（星形）。例如：

   plt.plot(x, y, marker='*')

7. **label**: 如果需要在图例中显示此折线的数据标签，可以在调用 `plot()` 时指定：

   plt.plot(x, y, label='my line')
   plt.legend() # 后续调用 legend 显示图例

8. **title**, **xlabel**, **ylabel**: 分别设置图表标题、x 轴标签和 y 轴标签，增加可读性。

完整的例子可以参考：

import numpy as np
plt.plot(np.arange(10), np.sin(np.arange(10)), lw=2, c='r', ls=':', ms=8, marker='^', label='sin(x)')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('My Custom Line Plot')
plt.grid(True) # 添加网格
plt.legend()
plt.show()