随笔分类 -  pyecharts 学习笔记

摘要：class DataZoomOpts( # 是否显示 组件。如果设置为 false，不会显示，但是数据过滤的功能还存在。 is_show: bool = True, # 组件类型，可选 "slider", "inside" type_: str = "slider", # 拖动时，是否实时更新系列的 阅读全文

摘要：由于pyecharts的数据格式不接受numpy的一维数组的格式，所以需要转换 列表转数组 1、转成数组的matrix对象，使用np.mat()方法。 In [1]: a = [[2,3,4],[4,7,1]] In [2]: np.mat(a) Out[2]: matrix([[2, 3, 4], 阅读全文

摘要：pyecharts 提供十分丰富的工具来是的展示更加完美。 接下来就是分别介绍不能功能函数的使用了 1. TitleOpts: 标题配置项 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar ( Bar() . 阅读全文

摘要：Faker.choose() ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'] Faker.values() [22, 148, 43, 81, 143, 60, 93] Faker.country # 随机英文国家列表 ['China', 'Canada', ' 阅读全文

摘要：首先开始来绘制你的第一个图表 from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10 阅读全文

摘要：快速开始 pyecharts.org 不做版本管理，您所看到的当前文档为最新版文档，若文档与您使用的版本出现不一致情况，请及时更新 pyecharts。 如何查看使用的 pyecharts 版本？ import pyecharts print(pyecharts.__version__) 如何安装 阅读全文

摘要：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，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。 ✨ 特性 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 3 阅读全文