Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Étapes pour créer un graphique en entonnoir à l'aide de l'interface ECharts et Python

Étapes pour créer un graphique en entonnoir à l'aide de l'interface ECharts et Python

PHPz
PHPzoriginal
2023-12-17 21:56:491152parcourir

Étapes pour créer un graphique en entonnoir à laide de linterface ECharts et Python

Les étapes pour créer un graphique en entonnoir à l'aide des interfaces ECharts et Python nécessitent des exemples de code spécifiques

Le graphique en entonnoir est un graphique visuel couramment utilisé pour afficher les processus de données et les taux de conversion. Dans l'analyse des données et la prise de décision commerciale, les graphiques en entonnoir peuvent afficher clairement les taux de conversion à différentes étapes, aidant ainsi les analystes à mieux comprendre les processus de données et à optimiser les processus métier. Cet article explique comment créer un graphique en entonnoir à l'aide des interfaces ECharts et Python, et fournit des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques Python et ECharts nécessaires. En Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque ECharts-Python pour interagir avec ECharts. Pour installer la bibliothèque ECharts-Python, vous pouvez utiliser la commande pip :

pip install echarts-python

Une fois l'installation terminée, nous pouvons créer un script Python pour écrire du code spécifique. Voici les étapes pour créer un graphique en entonnoir :

  1. Importer les bibliothèques nécessaires
from echarts import Echart, Legend, Pie,Axis
  1. Définir les données
data = [
    {"value": 100, "name": "进入网站"},
    {"value": 80, "name": "注册用户"},
    {"value": 60, "name": "完成购物"},
    {"value": 40, "name": "成功支付"}
]
  1. Créer un objet ECharts
chart = Echart("漏斗图示例", "数据转化率")
  1. Ajouter des données
chart.use(Pie(r"转化率", data, radius=["10%", "80%"], center=["50%", "50%"], label={"normal": {"show": True, "position": "inner"}}))
chart.use(Legend(["进入网站", "注册用户", "完成购物", "成功支付"], "vertical", "left"))
chart.use(Axis('none', 'none',show=False))
  1. Gener mangé un fichier HTML
chart.plot()

Ça y est, nous avons terminé le code pour créer un graphique en entonnoir. Nous pouvons maintenant exécuter le script Python et ouvrir le fichier HTML généré dans un navigateur pour afficher le graphique en entonnoir.

Le code complet est le suivant :

from echarts import Echart, Legend, Pie, Axis

data = [
    {"value": 100, "name": "进入网站"},
    {"value": 80, "name": "注册用户"},
    {"value": 60, "name": "完成购物"},
    {"value": 40, "name": "成功支付"}
]

chart = Echart("漏斗图示例", "数据转化率")
chart.use(Pie(r"转化率", data, radius=["10%", "80%"], center=["50%", "50%"], label={"normal": {"show": True, "position": "inner"}}))
chart.use(Legend(["进入网站", "注册用户", "完成购物", "成功支付"], "vertical", "left"))
chart.use(Axis('none', 'none',show=False))
chart.plot()

Après avoir exécuté le code ci-dessus, un fichier nommé "Funnel Chart Sample.html" sera généré dans le répertoire actuel, qui peut être ouvert via un navigateur pour afficher le graphique en entonnoir. Dans le navigateur, vous verrez un graphique en entonnoir avec différents taux de conversion pour vous aider à mieux comprendre le processus de conversion des données.

Résumé : cet article explique comment créer un graphique en entonnoir à l'aide des interfaces ECharts et Python, et fournit des exemples de code spécifiques. Grâce à la bibliothèque ECharts-Python, nous pouvons créer un graphique en entonnoir avec quelques lignes de code simples et afficher le graphique visuel généré dans le navigateur. À l'aide de graphiques en entonnoir, nous pouvons comprendre le flux de données et le taux de conversion de manière plus intuitive, ce qui nous permet de faire une analyse des données et des décisions commerciales plus précises.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn