


Étapes pour dessiner un graphique en roses à l'aide de l'interface ECharts et Python
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()Après avoir exécuté le code ci-dessus, vous pouvez voir le graphique des roses généré dans Jupyter Notebook. 🎜🎜En résumé, les étapes pour dessiner un graphique en roses à l'aide des interfaces ECharts et Python comprennent principalement : l'installation et l'importation des bibliothèques et des modules nécessaires, la préparation des données, la création d'instances de graphique en roses et la configuration des paramètres, l'ajout de données au graphique en roses, la génération et l'affichage de Rose. illustration. Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons facilement utiliser ECharts et Python pour dessiner un tableau de roses magnifique et intuitif. 🎜🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜Avec l'exemple de code ci-dessus, vous pouvez essayer de dessiner un graphique en roses dans votre propre environnement Python et ajuster les paramètres en conséquence si nécessaire. 🎜
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!

TomegelistSinpython, vous pouvez faire l'opérateur, ExtendMethod, ListComprehension, oriteroTools.chain, chacun avec des avantages spécifiques: 1) l'opératorissimplebutlessoficiesivetforlatelists; 2) ExtendisMemory-EfficientButmodifiestheoriginallist; 3)

Dans Python 3, deux listes peuvent être connectées via une variété de méthodes: 1) Utiliser l'opérateur, qui convient aux petites listes, mais est inefficace pour les grandes listes; 2) Utiliser la méthode Extende, qui convient aux grandes listes, avec une efficacité de mémoire élevée, mais modifiera la liste d'origine; 3) Utiliser * l'opérateur, qui convient à la fusion de plusieurs listes, sans modifier la liste originale; 4) Utilisez Itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données, avec une efficacité de mémoire élevée.

L'utilisation de la méthode join () est le moyen le plus efficace de connecter les chaînes à partir des listes de Python. 1) Utilisez la méthode join () pour être efficace et facile à lire. 2) Le cycle utilise les opérateurs de manière inefficace pour les grandes listes. 3) La combinaison de la compréhension de la liste et de la jointure () convient aux scénarios qui nécessitent une conversion. 4) La méthode Reduce () convient à d'autres types de réductions, mais est inefficace pour la concaténation des cordes. La phrase complète se termine.

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeintoexecuableInstructions.1) the IntrepreterredSthecode, convertingitintoStecode, quithepythonvirtualmachine (pvm)

Les caractéristiques clés de Python incluent: 1. La syntaxe est concise et facile à comprendre, adaptée aux débutants; 2. Système de type dynamique, améliorant la vitesse de développement; 3. Rich Standard Library, prenant en charge plusieurs tâches; 4. Community et écosystème solide, fournissant un soutien approfondi; 5. Interprétation, adaptée aux scripts et au prototypage rapide; 6. Support multi-paradigme, adapté à divers styles de programmation.

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

PhpStorm version Mac
Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

Navigateur d'examen sécurisé
Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles
