ECharts と Python インターフェイスを使用して極座標プロットを生成する方法
ECharts と Python インターフェイスを使用して極座標プロットを生成する方法には、特定のコード例が必要です
ECharts は、非常に強力で使いやすいオープンソース データ視覚化ツールです。 . 速くて美しく、カスタマイズ可能で、さまざまなチャートをすばやく描画できます。 ECharts は、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、極座標グラフを含む多くのグラフ タイプをサポートしています。 ECharts は、極座標チャートの作成の問題に対して非常に便利なソリューションを提供し、Python インターフェイスと併用することで作業をより効率的にします。
この記事では、ECharts と Python インターフェイスを使用して極座標チャートを生成する具体的な方法を紹介します。これには、ECharts のインストール方法、Python インターフェイスを使用して ECharts を呼び出して極座標チャートを生成する方法、およびグラフのスタイルをカスタマイズします。
1. ECharts をインストールします
- ECharts ソース コード パッケージまたはパッケージ ファイルをダウンロードします
ECharts 公式 Web サイト https://echarts.apache から。 org/zh /index.html ECharts のソース コード パッケージまたはパッケージ ファイルをダウンロードし、解凍するか解凍して、対応するバージョンのディレクトリに入ります。
- Web ディレクトリの作成
ECharts 関連ファイルを保存するために、ローカルまたはサーバー上に Web ディレクトリを作成します。
- ECharts ファイルを Web ディレクトリにコピー
ECharts ファイルとフォルダーを Web ディレクトリにコピーします。通常は CSS、JS、画像、フォント、その他のファイルとフォルダーが含まれます。
- ECharts ファイルの導入
ECharts ファイルを HTML ファイル (通常は echarts.js とテーマ ファイルを含む) に導入します。コードは次のとおりです:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts と Python インターフェイスを使用して極座標プロットを生成する方法</title> <link rel="stylesheet" href="css/echarts.css"> </head> <body> <div id="main" style="height: 500px"></div> <script src="js/echarts.js"></script> <script src="js/theme.js"></script> </body> </html>
2. Python インターフェイスを使用して ECharts を呼び出します。
- Python のインストール
Python をインストールしていない場合は、公式 Web サイト https://www からインストールする必要があります。 .python.org/downloads/ Python をダウンロードしてインストールします。
- pyecharts ライブラリをインストールします
pip コマンドを使用して pyecharts ライブラリをインストールします:
pip install pyecharts
- 空の Python ファイルを作成します
Web ディレクトリに Python ファイルを作成します。コードは次のとおりです:
from pyecharts.charts import Polar from pyecharts import options as opts # 构造数据 data = [('rose1', [10, 20, 30, 40, 50, 40, 30, 20, 10]), ('rose2', [20, 30, 10, 40, 60, 30, 20, 30, 20])] # 构造极坐标图 polar = Polar().add_schema(radius_axis_opts=opts.PolarRadiusAxisOpts(), angle_axis_opts=opts.PolarAngleAxisOpts(), ) # 添加数据 for name, values in data: polar.add(name, values, type_='barAngle', stack='stack1') # 设置全局配置项 polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='极坐标图')) # 生成HTML文件 polar.render('polar.html')
3. カスタム チャート スタイル
ECharts と Python インターフェイスを使用して極座標チャートを生成した後、次のことができます。グラフのスタイルをカスタマイズしてグラフを美しくします。いくつかのサンプルコードを次に示します。
- カスタマイズされた極軸ラベル
極軸ラベルの文字サイズや色などのパラメータを調整することで、極座標チャートの表示効果を美しくすることができます。例:
polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='极坐标图'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), polar_opts=opts.PolarOpts(radius='60%'), angle_axis_opts=opts.PolarAngleAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=12, color='blue' ) ), radius_axis_opts=opts.PolarRadiusAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=16, color='red' ) ) )
- 凡例の位置を変更する
凡例 (凡例) の位置とスタイルを制御することで、グラフの表示効果を美しくすることができます。例:
polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='极坐标图'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_top='5%', pos_right='5%'), polar_opts=opts.PolarOpts(radius='60%'), angle_axis_opts=opts.PolarAngleAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=12, color='blue' ) ), radius_axis_opts=opts.PolarRadiusAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=16, color='red' ) ) )
- 背景色とグラデーション色の変更
背景色やグラデーション色などのパラメータを調整することで、グラフの表示効果を美しくすることができます。 :
polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='极坐标图'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_top='5%', pos_right='5%'), polar_opts=opts.PolarOpts(radius='60%', background_color='#f2f2f2'), angle_axis_opts=opts.PolarAngleAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=12, color='blue' ) ), radius_axis_opts=opts.PolarRadiusAxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size=16, color='red' ) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts( formatter="{b} ({c})", trigger='axis', axis_pointer_type='cross' ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( type_="continuous", is_piecewise=False, pos_right='5%', pos_top='15%', min_=10, max_=60, range_text=['High', 'Low'], range_color=['#d7e4bd', '#b02b2c'], ) )
概要:
ECharts を使用する Python インターフェイスを使用して極プロットを生成するのは非常に簡単です。ECharts および pyecharts ライブラリをインストールし、いくつかの簡単な Python コードを記述するだけで、さまざまな機能を実現できます。複雑なデータの視覚化。その中でも、カスタム チャート スタイルは、極座標チャートをより美しく、パーソナライズすることができ、独自のニーズに応じて調整できます。
以上がECharts と Python インターフェイスを使用して極座標プロットを生成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PythonコードをSublimeテキストで実行するには、最初にPythonプラグインをインストールし、次に.pyファイルを作成してコードを書き込み、Ctrl Bを押してコードを実行する必要があります。コードを実行すると、出力がコンソールに表示されます。

Visual Studioコード(VSCODE)でコードを作成するのはシンプルで使いやすいです。 VSCODEをインストールし、プロジェクトの作成、言語の選択、ファイルの作成、コードの書き込み、保存して実行します。 VSCODEの利点には、クロスプラットフォーム、フリーおよびオープンソース、強力な機能、リッチエクステンション、軽量で高速が含まれます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
