Python で ECharts を使用して積み上げ縦棒グラフを描画する方法

データ視覚化の分野では、積み上げヒストグラムが一般的な視覚化方法です。複数のデータ系列をバーに描画します。各バーは複数のサブ項目で構成されます。各サブ項目はデータ系列に対応し、同じ座標系で表示されます。この種のグラフは、さまざまなカテゴリまたはデータ系列の合計サイズ、各カテゴリまたはデータ系列のコンポーネントの割合などを比較するために使用できます。 Python では、ECharts ライブラリを使用して積み上げヒストグラムを描画でき、このライブラリは豊富にカスタマイズ可能で対話型です。

1. ECharts ライブラリのインストールとインポート

ECharts ライブラリを使用する前に、まずインストールする必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。

pip install pyecharts

インストールが完了したら、必要なコンポーネントを Python スクリプトにインポートする必要があります。例:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

2. 積み上げヒストグラムを描画します。

次に、ECharts ライブラリを使用して月ごとの売上を示す積み上げ縦棒グラフを描画する例を見てみましょう。各列は月の売上を表し、各列は売上構成によって表されます。さまざまな製品カテゴリの。

1. データの準備

まず、データを準備する必要があります。この例では、12 か月間の売上データをランダムに生成し、各月には 3 つの製品カテゴリの売上が含まれていました。コードは次のとおりです。

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)]

2. グラフの描画

次に、データをグラフに追加してカスタマイズします。コードは次のとおりです。

# 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")
            )
    )
)

上記のコードでは、ヒストグラムをインスタンス化し、add_xaxis() を使用して X 軸データをチャートに追加します。次に、add_yaxis() を使用して、3 種類の売上データをグラフに追加します。 3 種類の売上をスタックする必要があるため、すべて stack1 に設定します。同時に、label_opts を使用してラベルの書式設定方法を設定します。最後に、set_global_opts() を使用して、タイトル、X 軸ラベルの回転角度、Y 軸名と最大値、データ ラベル設定などのチャートのグローバル パラメーターを設定します。

3. 結果を視覚化して保存する

最後に、render() を使用して結果を視覚化し、render_notebook() または render(' ファイル名) を使用して結果を Jupyter Notebook に表示します。 .html') は結果を HTML ファイルとして保存します。コードは次のとおりです:

# 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")

上記のコードを実行すると、月ごとの売上を示し、さまざまな製品カテゴリの売上の割合を反映できる明確な積み上げ縦棒グラフが表示されます。 。

3. 概要

この記事では、ECharts ライブラリの Bar コンポーネントを使用して積み上げ縦棒グラフを描画する方法を紹介し、具体的なコード例を使用してデータを準備する方法とデータを追加する方法を示します。データをグラフに追加する方法、およびグラフをカスタマイズして保存する方法。もちろん、実際の操作では、さまざまな視覚化のニーズを満たすために、特定のコンポーネントのパラメータに対するより詳細な設定や調整が必要になる場合があります。しかし全体として、ECharts は Python ユーザーに、データ分析プロセス中に得られた結果をより適切に表示するのに役立つ強力で使いやすいデータ視覚化ツールを提供します。

以上がPython で ECharts を使用して積み上げ縦棒グラフを描画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。