Python pyecharts绘制折线图详解

2024-12-22 06:41:16

一、绘制折线图

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType

# 读入数据
cnbodfgbsort=pd.read_csv("cnbodfgbsort.csv")

得到的cnbodfgbsort数据：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist()) #X轴
    .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist()) #Y轴
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist()) #Y轴
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票价与人次")) #标题
)
c.render_notebook() # 显示

二、添加最小值最大值平均值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist())
    .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist())
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ),)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票价与人次"))
)
c.render_notebook()

三、竖线提示信息

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")

四、显示工具栏

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)

五、实心面积填充

.set_series_opts(
     areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), # 透明度
     label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 是否显示标签
 )

六、是否跳过空值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))
    .render("line_connect_null.html")
)

如下图：y[3]，y[5]数据都是空值，如果直接显示的话，图表会出错

# 使用这个参数来跳过空值，避免折现断掉
is_connect_nones=True

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))
)
c.render_notebook()

七、折线光滑化

is_smooth=True

八、多X轴

参考官网：》multiple_x_axes

九、阶梯图

is_step=True

以上就是Python pyecharts绘制折线图详解的详细内容，更多关于Python pyecharts折线图的资料请关注我们其它相关文章！

Python Pyecharts绘制箱线图详解

本篇博客只是单纯的记录一下自己学习Boxplot,没有过多的解释,官网:>>Boxplot import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 p
python绘制多个曲线的折线图

这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda
Python pyecharts绘制条形图详解

目录一.简介二.整理数据 1.配置主题 2.柱状图 Bar - Bar_base_dict_config 3.样例数据 Faker.choose() 4.滚动条 Bar - Bar_datazoom_slider 5.鼠标移动效果 Bar - Bar_datazoom_inside 6.显示最值 Bar - Bar_markpoint_type 7.改变滚动条在侧面 Bar - Bar_datazoom_slider_vertical 8.多个Y轴 9.直方图 Bar - Bar_histo
利用python画出折线图

本文实例为大家分享了python画折线图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * #支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] names = ['5', '10', '15', '20', '25'] x = range(len(names)) y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815,
Python3 pyecharts生成Html文件柱状图及折线图代码实例

代码如下 pip3 install pyechatrs #! /usr/bin/python3 from pyecharts.charts import Bar, Page from pyecharts import options as opts x = [ 'python数据可视化库 a1','python数据可视化库 b1','python数据可视化库 c1' ] y1 = [ 1140,520,270 ] y2 = [1000,300,500] bar = Bar() #设置x轴 bar
Python散点图与折线图绘制过程解析

这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图折线图需要import的外部包一个是绘图一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv
Python pyecharts绘制折线图详解

一.绘制折线图 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
Python可视化学习之seaborn绘制矩阵图详解

目录本文内容速览 1.绘图数据准备 2.seaborn.pairplot 加上分类变量修改调色盘 x,y轴方向选取相同子集 x,y轴方向选取不同子集非对角线散点图加趋势线对角线上的四个图绘制方式只显示网格下三角图形图形外观设置 3.seaborn.PairGrid(更灵活的绘制矩阵图) 每个子图绘制同类型的图对角线和非对角线分别绘制不同类型图对角线上方.对角线.对角线下方分别绘制不同类型图其它一些参数修改本文内容速览 1.绘图数据准备还是使用鸢尾花iris数据集 #导入本帖
Python可视化神器pyecharts绘制折线图详情

目录折线图介绍折线图模板系列双折线图(气温最高最低温度趋势显示) 面积折线图(紧贴Y轴) 简单折线图(无动态和数据标签) 连接空白数据折线图对数轴折线图示例折线图堆叠(适合多个折线图展示) 二维曲线折线图(两个数据) 多维度折线图(颜色对比) 阶梯折线图 js高渲染折线图折线图介绍折线图和柱状图一样是我们日常可视化最多的一个图例,当然它的优势和适用场景相信大家肯定不陌生,要想快速的得出趋势,抓住趋势二字,就会很快的想到要用折线图来表示了.折线图是通过直线将这些点按照某种顺序连接起来
Python OpenCV绘制各类几何图形详解

目录一.绘制直线二.绘制矩形三.绘制圆形四.绘制椭圆五.绘制多边形六.绘制文字七.总结一.绘制直线在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: img = line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) – img表示需要绘制的那幅图像 – pt1表示线段第一个点的坐标 – pt2表示线段第二个点的坐标 – color表示线条颜色,需
Python Matplotlib绘制多子图详解

通过获取子图的label和线型来合并图例注意添加label #导入数据(读者可忽略) pre_lp=total_res#组合模型 true=diff1[-pre_day:]#真实值 pre_ph=results_data["yhat"]#prophet pre_lstm=reslut#lstm pre_ari=data_ari['data_pre']#arima #设置中文字体 rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti' # 生成一个时间序列 (读者可
Python+OpenCV绘制灰度直方图详解

1.直方图的概念图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比.图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征. 图像灰度直方图: 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中
Python pyecharts Line折线图的具体实现

目录一.绘制折线图二.添加最小值最大值平均值三.竖线提示信息四.显示工具栏五.实心面积填充六.是否跳过空值七.折线光滑化八.多X轴九.阶梯图一.绘制折线图 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-s
Android实现动态添加数据与堆叠折线图详解流程

目录效果视频引用描述导包代码分析初始化动态添加数据温度数据湿度数据光照数据动态添加X轴时间值初始化自动刷新时间实现尾言效果视频引用描述本示例采用的是非常.非常.非常好用的一款第三方SDK--helloCharts 传送门导包第一步 :导入maven maven { url 'https://jitpack.io' } 第二步:导入依赖 implementation 'com.github.lecho:hellocharts-library:1.5.8@aa
Android Flutter绘制扇形图详解

目录简介 CustomPaint介绍 CustomPainter介绍 paint介绍 shouldRepaint介绍示例使用CustomPaint 自定义Painter 绘制触摸事件处理动画实现简介在开发过程中通常会遇到一些不规则的UI,比如不规则的线条,多边形,统计图表等等,用那些通用组件通过组合的方式无法进行实现,这就需要我们自己进行绘制.可以通过使用CuntomPaint组件并结合画笔CustomPainter去进行手动绘制各种图形. CustomPaint介绍 Custom
Python pyecharts数据可视化实例详解

目录一.数据可视化 1.pyecharts介绍 2.初入了解 (1).快速上手 (2).简单的配置项介绍 3.案例实战 (1).柱状图Bar (2).地图Map (3).饼图Pie (4).折线图Line (5).组合图表二.案例数据获取总结一.数据可视化 1.pyecharts介绍官方网址:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro 概况: Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,使用JavaScript实现的.