机械加工网站大全,wordpress 侧边栏浮动,wordpress pwshell,如何建单页网站目录 pyecharts库
pandas库
示例1
示例2 pyecharts库 pyecharts是一个基于Python的交互式数据可视化库#xff0c;旨在帮助用户轻松地创建各种类型的图表和可视化效果。该库是在Echarts开源项目的基础上开发的#xff0c;Echarts是一款由百度开发的优秀的数据可视化工具。…目录 pyecharts库
pandas库
示例1
示例2 pyecharts库 pyecharts是一个基于Python的交互式数据可视化库旨在帮助用户轻松地创建各种类型的图表和可视化效果。该库是在Echarts开源项目的基础上开发的Echarts是一款由百度开发的优秀的数据可视化工具。
以下是pyecharts库的一些主要特点和功能
1. 强大的图表类型支持pyecharts库支持多种常见的图表类型包括折线图、柱状图、散点图、饼图、雷达图、地图等。无论是简单的二维图形还是复杂的三维图表都能轻松地创建和定制。
2. 丰富的可视化效果pyecharts库针对每种图表类型都提供了丰富的可视化配置选项包括颜色、坐标轴、标签、图例等使用户能够根据自己的需求进行个性化的图表设计。
3. 内置的交互功能pyecharts库支持图表的交互操作包括数据筛选、鼠标悬停交互、点击事件等。这些功能让用户可以通过简单的操作在图表中进行数据探索和交互。
4. 多种输出格式支持pyecharts库支持将图表输出为多种格式包括HTML文件、图片文件PNG、JPG、SVG、PDF文档。这意味着用户可以方便地将图表嵌入到网页、报告和文档等不同的应用场景中。
5. 方便易用的API接口pyecharts库的API设计简洁易懂具有良好的可读性。用户可以通过简单的代码编写创建和定制图表无需繁琐的配置和布局降低了用户的学习和使用门槛。
网站中文简介 - Document (pyecharts.org)
在了解了pyecharts库之后本文以柱状图为例来说一下pyecharts库的使用代码来自官网 下面我将逐句解释一下这段代码
# 这两句分别导入pyecharts库中的options模块并将其重命名为opts和pyecharts库中的Bar图表模块用于创建柱状图。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
#创建一个Bar图表实例并将其赋值给变量c
c (Bar()
#使用add_xaxis()方法设置X轴的数据这里传入一个包含多个X轴标签名称的列表。.add_xaxis([名字很长的X轴标签1,名字很长的X轴标签2,名字很长的X轴标签3,名字很长的X轴标签4,名字很长的X轴标签5,名字很长的X轴标签6,])
#使用add_yaxis()方法添加一个名为商家A的柱状图系列同时传入该系列对应的Y轴数据。.add_yaxis(商家A, [10, 20, 30, 40, 50, 40]).add_yaxis(商家B, [20, 10, 40, 30, 40, 50])
#使用set_global_opts()方法设置全局配置选项这里主要是设置X轴标签的显示样式和标题。.set_global_opts(
#使用AxisOpts()和LabelOpts()方法设置X轴标签的样式其中rotate-15表示将X轴标签逆时针旋转15度来解决标签名字过长的问题。xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),
#方法设置图表的标题和副标题。title_optsopts.TitleOpts(titleBar-旋转X轴标签, subtitle解决标签名字过长的问题),)
#调用render()方法将图表渲染为HTML文件并保存为bar_rotate_xaxis_label.html。.render(bar_rotate_xaxis_label.html)
)然后就可以看到生成的网页了 那如果我们想要导入excel中的数据应该怎么做呢
pandas库 这就要提到pandas库它是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具使得在Python中进行数据操作和数据分析变得更加简单和高效。
示例1我这张excel表格放在桌面名字就叫示例 读取地名的代码如下
import pandas as pd
df pd.read_excel(rC:\Users\liang\Desktop\示例.xlsx)#存放文件的地址
column_data df[地名]
print(column_data) 读取一行数据以北京为例
column_data df[地名]
row_data df.iloc[0]
print(row_data) 示例2 运用了上述pandas库和pyecharts库的知识
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import pandas as pd
df pd.read_excel(rC:\Users\liang\Desktop\示例2.xlsx)
#取横坐标的名字
data pd.read_excel(rC:\Users\liang\Desktop\示例2.xlsx, usecolsB, nrows2)
cell_value data.iloc[0, 0]
#取纵坐标的数据
data1 pd.read_excel(rC:\Users\liang\Desktop\示例2.xlsx, usecolsC, nrows2)
cell_value1 data1.iloc[0, 0]
cell_value2 data1.iloc[1, 0]
# 将单元格数据拆分为列表
elements cell_value.split(,)
elements1 cell_value1.split(,)
elements2 cell_value2.split(,)
print(elements)
c (Bar().add_xaxis(elements).add_yaxis(商家A, elements1).add_yaxis(商家B, elements2).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(titleBar-旋转X轴标签, subtitle解决标签名字过长的问题),).render(bar_rotate_xaxis_label.html)
)运行结果 本文主要讲述了pyecharts库和pandas库的简单使用并举了简单的柱状图为例子
