ECharts と Python インターフェイスを使用して積み上げ面グラフを生成する方法
ECharts は、対話型で美しいグラフの作成に役立つ JavaScript ベースのオープンソース視覚化ライブラリです。 ECharts の Python インターフェイスを使用すると、Python コードを使用して積み上げ面グラフなどのさまざまなタイプのグラフを生成できます。この記事では、ECharts と Python インターフェイスを使用して積み上げ面グラフを生成する方法と、具体的なコード例を紹介します。
準備
まず、ECharts Python ライブラリをインストールする必要があります。 pip を使用して、echarts-python ライブラリをインストールできます。
pip install echarts-python
積み上げ面グラフの作成
次は、ECharts と Python インターフェイスを使用して積み上げ面グラフを作成するコード例です。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 创建一个堆叠区域图的实例 line = Line() # 设置x轴和y轴的数据 x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"] y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130] y_data2 = [220, 320, 240, 140, 120, 230, 210] y_data3 = [320, 420, 340, 240, 220, 330, 310] line.add_xaxis(xaxis_data=x_data) line.add_yaxis( series_name="产品A", y_axis=y_data1, stack="stack1", areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), ) line.add_yaxis( series_name="产品B", y_axis=y_data2, stack="stack1", areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), ) line.add_yaxis( series_name="产品C", y_axis=y_data3, stack="stack1", areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), ) # 设置图表的标题和坐标轴 line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="堆叠区域图示例"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) # 将图表渲染到HTML文件中 line.render("stacked_area_chart.html")
Above コードでは、最初に必要なモジュールと関数がインポートされます。次に、積み上げ面プロットを生成するために Line
インスタンスが作成されました。次に、X 軸と Y 軸のデータを設定し、グラフに追加します。各シリーズの名前、y 軸データ、スタック パラメーター、および areastyle_opts パラメーターは、add_yaxis
関数を通じて設定できます。最後に、グラフのタイトルと軸が設定され、グラフが HTML ファイルにレンダリングされます。
上記のコードを実行すると、積み上げ面グラフの情報を含む stacked_area_chart.html
という名前の HTML ファイルが生成されます。
結論
この記事では、ECharts と Python インターフェイスを使用して積み上げ面グラフを生成する方法の手順を紹介し、具体的なコード例を示します。 ECharts と Python を使用すると、データを視覚化するためのさまざまな複雑なグラフを簡単に作成できます。この記事がお役に立てば幸いです。
以上がECharts と Python インターフェイスを使用して積み上げ面プロットを生成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。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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