


Schritte zum Zeichnen eines Rosendiagramms mithilfe der ECharts- und Python-Schnittstelle
Die Schritte zum Zeichnen eines Rosendiagramms mithilfe der ECharts- und Python-Schnittstelle erfordern spezifische Codebeispiele
Ein Rosendiagramm ist ein Diagrammtyp, der die Datenverteilung intuitiv anzeigt und häufig in der Datenvisualisierung verwendet wird. In diesem Artikel wird das Zeichnen eines Rosendiagramms mithilfe von ECharts- und Python-Schnittstellen vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben.
Schritt 1: Installieren und importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Module
Zuerst müssen wir die relevanten Bibliotheken und Module von ECharts und Python installieren. Mit pip können Sie zur Installation den folgenden Befehl in der Befehlszeile eingeben:
pip install pyecharts jupyter echarts
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir die erforderlichen Bibliotheken und Module in das Python-Skript importieren:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals import ThemeType
Schritt 2: Bereiten Sie die Daten vor
Die Rose Das Diagramm muss einen Radius und eine aus Winkeln bestehende Datensammlung bereitstellen. In diesem Beispiel verwenden wir eine Datensammlung, die Umsätze für verschiedene Abteilungen enthält.
data = [("销售部", 1200), ("市场部", 800), ("财务部", 600), ("生产部", 400), ("技术部", 200)]
Schritt 3: Erstellen Sie eine Rosendiagramm-Instanz und konfigurieren Sie Parameter.
Zuerst erstellen wir ein Rosendiagramm-Instanzobjekt und konfigurieren einige grundlegende Parameter, wie z. B. den Titel, die Legende, das Thema usw. des Diagramms.
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}")) )
Gibt über den Parameter init_opts
ein Thema mit dem Namen „Western Knights“ an und legt den Titel des Diagramms über den Parameter title_opts
fest. 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
Als nächstes fügen wir Daten zum Rosendiagramm hinzu. Mithilfe der Funktion add
können wir dem Diagramm einen Datensatz hinzufügen und einige Anzeigeparameter konfigurieren, wie z. B. Winkelbereich, Radiusbereich usw.
rose_chart.render_notebook()
Hier legen wir den Radiusbereich von 20 % bis 80 % fest und die Mittelposition ist die Mitte des Diagramms. Setzen Sie den Parameter rosetype
auf „area“, um ein Flächendiagramm zu zeichnen, und legen Sie die Beschriftungsanzeige über den Parameter label_opts
fest.
Schritt 5: Rosendiagramm generieren und anzeigen
Abschließend rufen wir die Funktionrender
auf, um das Rosendiagramm zu generieren, und zeigen das Diagramm im Jupyter Notebook über die Funktion render_notebook
an . 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()Nachdem Sie den obigen Code ausgeführt haben, können Sie das generierte Rosendiagramm im Jupyter Notebook sehen. 🎜🎜Zusammenfassend umfassen die Schritte zum Zeichnen eines Rosendiagramms mithilfe von ECharts und Python-Schnittstellen hauptsächlich: Installieren und Importieren erforderlicher Bibliotheken und Module, Vorbereiten von Daten, Erstellen von Rosendiagramminstanzen und Konfigurieren von Parametern, Hinzufügen von Daten zum Rosendiagramm sowie Erzeugen und Anzeigen von Rose Illustration. Durch die oben genannten Schritte können wir ganz einfach ECharts und Python verwenden, um ein schönes und intuitives Rosendiagramm zu zeichnen. 🎜🎜Codebeispiel: 🎜rrreee🎜Mit dem obigen Codebeispiel können Sie versuchen, ein Rosendiagramm in Ihrer eigenen Python-Umgebung zu zeichnen und die Parameter nach Bedarf entsprechend anzupassen. 🎜
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchritte zum Zeichnen eines Rosendiagramms mithilfe der ECharts- und Python-Schnittstelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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