Les étapes pour dessiner un graphique en roses à l'aide d'ECharts et de l'interface Python nécessitent des exemples de code spécifiques
Un graphique en roses est un type de graphique qui affiche intuitivement la distribution des données et est largement utilisé dans la visualisation de données. Cet article expliquera comment dessiner un graphique en roses à l'aide des interfaces ECharts et Python, et donnera des exemples de code correspondants.
Étape 1 : Installer et importer les bibliothèques et modules nécessaires
Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques et modules pertinents d'ECharts et Python. Vous pouvez utiliser pip pour saisir la commande suivante sur la ligne de commande à installer :
pip install pyecharts jupyter echarts
Une fois l'installation terminée, nous pouvons importer les bibliothèques et modules requis dans le script Python :
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals import ThemeType
Étape 2 : Préparer les données
La rose Le diagramme doit fournir un rayon et une collection de données composée d'angles. Dans cet exemple, nous utiliserons une collection de données contenant les ventes de différents départements.
data = [("销售部", 1200), ("市场部", 800), ("财务部", 600), ("生产部", 400), ("技术部", 200)]
Étape 3 : Créer une instance de graphique en roses et configurer les paramètres
Tout d'abord, nous créons un objet d'instance de graphique en roses et configurons certains paramètres de base, tels que le titre, la légende, le thème du graphique, etc.
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}")) )
Spécifie un thème nommé "Western Knights" via le paramètre init_opts
, et définit le titre du graphique via le paramètre title_opts
. 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
Ensuite, nous ajoutons des données au graphique des roses. En utilisant la fonction add
, nous pouvons ajouter un ensemble de données au graphique et configurer certains paramètres d'affichage, tels que la plage d'angle, la plage de rayon, etc.
rose_chart.render_notebook()
Ici, nous définissons la plage de rayon de 20 % à 80 %, et la position centrale est le centre du graphique. Définissez le paramètre rosetype
sur "area" pour dessiner un graphique en aires et définissez l'affichage de l'étiquette via le paramètre label_opts
.
Étape 5 : Générer et afficher le graphique des roses
Enfin, nous appelons la fonctionrender
pour générer le graphique des roses, et affichons le graphique dans Jupyter Notebook via la fonction render_notebook
. 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()
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