Python에서 ECharts를 사용하여 누적 세로 막대형 차트를 그리는 방법
데이터 시각화 분야에서는 누적 히스토그램이 일반적인 시각화 방법입니다. 여러 데이터 시리즈를 막대에 그립니다. 각 막대는 여러 하위 항목으로 구성되며 각 하위 항목은 데이터 시리즈에 해당하며 동일한 좌표계로 표시됩니다. 이러한 종류의 차트는 다양한 범주 또는 데이터 계열의 전체 크기, 각 범주 또는 데이터 계열의 구성 요소 비율 등을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. Python에서는 ECharts 라이브러리를 사용하여 누적된 히스토그램을 그릴 수 있으며 라이브러리는 풍부한 사용자 정의가 가능하고 대화형입니다.
1. ECharts 라이브러리 설치 및 가져오기
ECharts 라이브러리를 사용하기 전에 먼저 설치해야 합니다. pip 명령을 통해 설치할 수 있습니다:
pip install pyecharts
설치가 완료되면 Python 스크립트에서 필요한 구성 요소를 가져와야 합니다. 예:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker
2. 누적 히스토그램 그리기
다음으로 이 예에서는 ECharts 라이브러리를 사용하여 누적 세로 막대형 차트를 그려 매월 매출을 표시합니다. 여기서 각 열은 한 달의 매출을 나타내고 각 열은 다양한 제품 범주의 매출로 구성됩니다.
- 데이터 준비
먼저 데이터를 준비해야 합니다. 이 예에서는 12개월 동안의 판매 데이터를 무작위로 생성했으며 각 달에는 3개 제품 범주의 판매가 포함되었습니다. 코드는 다음과 같습니다.
import random # 随机生成12个月份的销售额数据 months = [str(i) + "月" for i in range(1, 13)] type1_sales = [random.randint(100, 1000) for _ in range(12)] type2_sales = [random.randint(100, 1000) for _ in range(12)] type3_sales = [random.randint(100, 1000) for _ in range(12)]
- 차트 그리기
다음으로 차트에 데이터를 추가하고 맞춤 설정합니다. 코드는 다음과 같습니다.
# 实例化柱状图 bar = ( Bar() # 添加X轴数据 .add_xaxis(months) # 添加Y轴数据,并使用整数值格式化标签 .add_yaxis("类别1", type1_sales, stack="stack1", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}元")) .add_yaxis("类别2", type2_sales, stack="stack1", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}元")) .add_yaxis("类别3", type3_sales, stack="stack1", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}元")) # 设置全局参数 .set_global_opts( # 设置标题 title_opts=opts.TitleOpts(title="堆叠柱状图"), # 设置X轴标签旋转角度 xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), # 设置Y轴的名称和最大值 yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额", max_=3000), # 设置数据标签 series_opts=opts.SeriesOpts( itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="black", border_width=0), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", color="white") ) ) )
위 코드에서는 히스토그램을 인스턴스화하고 add_xaxis()를 사용하여 X축 데이터를 차트에 추가합니다. 다음으로 add_yaxis()를 사용하여 세 가지 유형의 판매 데이터를 차트에 추가합니다. 세 가지 유형의 매출을 함께 쌓아야 하므로 모두 stack1로 설정합니다. 동시에 label_opts를 사용하여 레이블의 형식 지정 방법을 설정합니다. 마지막으로 set_global_opts()를 사용하여 제목, X축 레이블 회전 각도, Y축 이름 및 최대값, 데이터 레이블 설정을 포함한 차트의 전역 매개변수를 설정합니다.
- 결과 시각화 및 저장
마지막으로 render()를 사용하여 결과를 시각화하고 render_notebook()을 사용하여 Jupyter Notebook에 결과를 표시하거나 render('filename.html')를 사용하여 결과를 HTML 파일로 저장합니다. . 코드는 다음과 같습니다.
# 在Jupyter Notebook中显示图表 bar.render_notebook() # 将图表保存为HTML文件 bar.render("bar_chart.html")
위 코드를 실행하면 명확한 누적 세로 막대형 차트가 생성됩니다. 이 차트는 각 월별 매출을 표시하고 다양한 제품 카테고리의 매출 비율을 반영할 수 있습니다.
3. 요약
이 문서에서는 ECharts 라이브러리의 Bar 구성 요소를 사용하여 누적 세로 막대형 차트를 그리는 방법을 소개하고, 특정 코드 예제를 사용하여 데이터를 준비하는 방법, 차트에 데이터를 추가하는 방법 및 방법을 보여줍니다. 차트를 사용자 정의하고 저장합니다. 물론 실제 작동에서는 다양한 시각화 요구 사항을 충족하기 위해 특정 구성 요소의 매개 변수에 대한 보다 자세한 설정 및 조정이 필요할 수 있습니다. 그러나 전반적으로 ECharts는 Python 사용자에게 데이터 분석 프로세스 중에 얻은 결과를 더 잘 표현하는 데 도움이 되는 강력하고 사용하기 쉬운 데이터 시각화 도구를 제공합니다.
위 내용은 Python에서 ECharts를 사용하여 누적 세로 막대형 차트를 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

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