Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解
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2021-01-01
10:46:30
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Python数据可视化数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解实现各种统计图表过程详解
1、、pyecharts介绍介绍
Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。
2、柱状图、柱状图
适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
优点：优点： 利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
缺点：缺点： 只适用中小规模的数据集。
柱状图最基本用法
from pyecharts import Bar
fruits = ['苹果','香蕉','凤梨','桔子','橙','桃子'] sales = [18888,20023,30989,8873,29876,5409] bar = Bar('水果销售情况')
bar.add('',fruits,sales,is_stack=True)
(bar.render())
add()方法用于添加数据。
当要比较不同商家水果销量情况，只需多次调用add()方法：
from pyecharts import Bar
fruits = ['苹果','香蕉','凤梨','桔子','橙','桃子'] shop1_sales = [8888,3323,6989,8873,3876,15409] bar = Bar('水果销售情况')
bar.add('商家A',fruits,shop1_sales,is_stack=False)
shop2_sales = [4888,7023,3989,5873,8876,6409] bar.add('商家B',fruits,shop2_sales,is_stack=False)
bar.render()
如果想在数据叠加显示，只需将is_stack参数设置为True
from pyecharts import Bar
fruits = ['苹果','香蕉','凤梨','桔子','橙','桃子'] shop1_sales = [8888,3323,6989,8873,3876,15409] bar = Bar('水果销售情况')
bar.add('商家A',fruits,shop1_sales,is_stack=True)
shop2_sales = [4888,7023,3989,5873,8876,6409] bar.add('商家B',fruits,shop2_sales,is_stack=True)
bar.render()
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