ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만드는 방법
ECharts는 개발자가 원형 차트를 포함한 다양한 차트를 쉽게 만들 수 있도록 다양한 차트 유형과 유연한 구성 옵션을 제공하는 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리입니다. 그림. Python은 강력한 데이터 처리 및 시각화 도구를 ECharts의 Python 인터페이스와 결합하여 Python 언어를 사용하여 원형 차트를 생성하고 웹 페이지에 표시할 수 있습니다. 다음으로 ECharts와 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만드는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공하겠습니다.
1단계: ECharts 및 Python 인터페이스 설치
먼저 ECharts 및 Python 인터페이스를 설치해야 합니다. ECharts 설치는 다음 명령으로 완료할 수 있습니다.
npm install echarts
Python 인터페이스는 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.
pip install pyecharts
2단계: 필요한 라이브러리 가져오기
Python 코드에서 몇 가지 필수 라이브러리를 가져와야 합니다. pyecharts 및 json을 포함합니다. pyecharts는 차트 생성을 위한 ECharts 기반 Python 인터페이스이고, json 라이브러리는 데이터 처리에 사용됩니다.
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie import json
3단계: 데이터 준비
원형 차트를 생성하기 전에 표시할 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 데이터베이스, CSV 파일 또는 기타 데이터 소스에서 얻은 다음 Python의 데이터 구조(예: 목록 또는 사전)로 변환할 수 있습니다. 다음은 샘플 데이터입니다.
data = [ {"name": "苹果", "value": 100}, {"name": "香蕉", "value": 200}, {"name": "橙子", "value": 300}, {"name": "梨子", "value": 400}, {"name": "西瓜", "value": 500} ]
4단계: 원형 차트 만들기
다음으로 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만들 수 있습니다. 다음은 원형 차트를 생성하는 코드 예제입니다.
pie = Pie() pie.add("", data) pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie.render("pie.html")
코드 분석:
- 파이 인스턴스를 생성합니다.
- 원형 차트에 데이터를 추가하려면 add 메소드를 사용하세요.
- set_series_opts 메소드를 사용하여 데이터 라벨의 스타일을 설정하세요. 여기서 formatter 매개변수는 라벨의 표시 형식을 설정하는 데 사용됩니다.
- render 메소드를 사용하여 원형 차트를 파일 이름이 "pie.html"인 HTML 파일로 렌더링합니다.
5단계: 프로그램 실행
마지막으로 이 코드를 실행하여 원형 차트를 생성할 수 있습니다. 실행 후 현재 디렉터리에 "pie.html"이라는 HTML 파일이 생성됩니다. 브라우저에서 파일을 열고 결과 원형 차트를 볼 수 있습니다.
요약:
ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하면 Python 언어를 사용하여 원형 차트를 생성하고 웹 페이지에 표시하여 데이터 시각화 요구 사항을 용이하게 할 수 있습니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만드는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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