ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 누적 영역 차트를 생성하는 방법
ECharts는 대화형의 아름다운 차트를 만드는 데 도움이 되는 JavaScript 기반 오픈 소스 시각화 라이브러리입니다. ECharts의 Python 인터페이스를 사용하면 Python 코드를 사용하여 누적 영역 차트를 포함한 다양한 유형의 차트를 생성할 수 있습니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 누적 영역 차트를 생성하는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다.
준비
먼저 ECharts의 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 echarts-python 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
pip install echarts-python
누적 영역 차트 만들기
다음은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 누적 영역 차트를 만드는 코드 예제입니다.
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")
위 코드에서 필요한 모듈과 기능을 먼저 가져옵니다. 그런 다음 Line
인스턴스가 생성되어 누적 영역 플롯을 생성합니다. 다음으로 x축, y축 데이터를 설정하고 차트에 추가합니다. 각 계열의 이름, y축 데이터, 스택 매개변수 및 Areastyle_opts 매개변수는 add_yaxis
함수를 통해 설정할 수 있습니다. 마지막으로 차트 제목과 축이 설정되고 차트가 HTML 파일로 렌더링됩니다. Line
实例来生成堆叠区域图。接着,设置了x轴和y轴的数据,将其添加到图表中。通过add_yaxis
函数可以设置每个系列的名称、y轴数据、stack参数和areastyle_opts参数。最后,设置了图表的标题和坐标轴,并将图表渲染到了一个HTML文件中。
运行以上代码后,会生成一个名为stacked_area_chart.html
stacked_area_chart.html
라는 HTML 파일이 생성됩니다. 결론이 글에서는 ECharts와 Python 인터페이스를 사용하여 누적 영역 차트를 생성하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. ECharts와 Python을 사용하면 다양하고 복잡한 차트를 쉽게 만들어 데이터를 시각화할 수 있습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다. 🎜위 내용은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 누적 영역 플롯을 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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