使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图的步骤
小伙伴们对文章编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图的步骤》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!
使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图的步骤,需要具体代码示例
玫瑰图是一种直观展示数据分布的图表类型,在数据可视化中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图,并给出相应的代码示例。
步骤一:安装和导入必要的库和模块
首先,我们需要安装ECharts和Python的相关库和模块。可以使用pip在命令行中输入以下命令进行安装:
pip install pyecharts jupyter echarts
安装完成后,我们可以在Python脚本中导入所需的库和模块:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals import ThemeType
步骤二:准备数据
玫瑰图需要提供一个半径和角度组成的数据集合。在这个例子中,我们将使用一个包含各个部门销售额的数据集合。
data = [("销售部", 1200), ("市场部", 800), ("财务部", 600), ("生产部", 400), ("技术部", 200)]
步骤三:创建玫瑰图实例并配置参数
首先,我们创建一个玫瑰图实例对象,并配置一些基本参数,如图表的标题、图例、主题等。
rose_chart = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="部门销售额玫瑰图")) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12,formatter="{b}: {c}")) )
通过init_opts
参数指定了一个名为"西部骑士"的主题,通过title_opts
参数设置了图表的标题。
步骤四:添加数据到玫瑰图中
接下来,我们将数据添加到玫瑰图中。通过使用add
函数,我们可以将数据集合添加到图表中,并配置一些显示参数,如角度范围、半径范围等。
rose_chart.add( "", data, radius=["20%", "80%"], center=["50%", "50%"], rosetype="area", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), )
在这里,我们设置了半径范围为20%至80%,中心位置为图表的正中央。设置rosetype
参数为"area",表示绘制成面积图,通过label_opts
参数设置标签的显示情况。
步骤五:生成并展示玫瑰图
最后,我们调用render
函数生成玫瑰图,并通过render_notebook
函数在Jupyter Notebook中展示图表。
rose_chart.render_notebook()
执行以上代码后,就可以在Jupyter Notebook中看到生成的玫瑰图。
综上所述,使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图的步骤主要包括:安装和导入必要的库和模块、准备数据、创建玫瑰图实例并配置参数、添加数据到玫瑰图中、生成并展示玫瑰图。通过以上的步骤,我们可以轻松地使用ECharts和Python绘制出美观、直观的玫瑰图。
代码示例:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals import ThemeType data = [("销售部", 1200), ("市场部", 800), ("财务部", 600), ("生产部", 400), ("技术部", 200)] rose_chart = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="部门销售额玫瑰图")) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12,formatter="{b}: {c}")) ) rose_chart.add( "", data, radius=["20%", "80%"], center=["50%", "50%"], rosetype="area", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), ) rose_chart.render_notebook()
通过以上的代码示例,您可以在自己的Python环境中尝试绘制玫瑰图,并根据需要进行相应的参数调整。
以上就是《使用ECharts和Python接口绘制玫瑰图的步骤》的详细内容,更多关于echarts,Python接口,玫瑰图绘制的资料请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- 使用ECharts和Python接口绘制散点图的方法

- 下一篇
- Go语言中如何实现路由的请求限流
-
- 文章 · python教程 | 5分钟前 |
- Python正则分割字符串技巧分享
- 335浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 14分钟前 |
- Python知识图谱构建全解析
- 446浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 27分钟前 | 函数式编程 reduce函数 可迭代对象 functools模块 归约
- Pythonreduce函数用法与场景解析
- 330浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 33分钟前 |
- NumPy索引与PyTorch张量对比解析
- 404浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 34分钟前 |
- Python插件动态导入技巧分享
- 397浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 39分钟前 |
- Python遗传算法教程与优化方法
- 268浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Pythonhash加密方法详解
- 366浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Django轮播图首项激活技巧
- 284浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python邮件自动处理技巧详解
- 408浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 509次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 边界AI平台
- 探索AI边界平台,领先的智能AI对话、写作与画图生成工具。高效便捷,满足多样化需求。立即体验!
- 17次使用
-
- 免费AI认证证书
- 科大讯飞AI大学堂推出免费大模型工程师认证,助力您掌握AI技能,提升职场竞争力。体系化学习,实战项目,权威认证,助您成为企业级大模型应用人才。
- 43次使用
-
- 茅茅虫AIGC检测
- 茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
- 167次使用
-
- 赛林匹克平台(Challympics)
- 探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
- 243次使用
-
- 笔格AIPPT
- SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
- 186次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览