文章目录1.基础柱状图2.基础时间线柱状图3.动态柱状图 1.基础柱状图from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar() # 构建柱状图对象
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
bar.render() 反转xy轴 bar.reversal_axis()from p
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2023-09-14 15:41:02
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bar = Bar()bar.add_xaxis(["连衣裙", "T恤", "短裤", "九分裤", "半身裙", "高跟凉鞋", "丝袜"])bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
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2021-07-06 10:52:16
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bar = Bar()bar.add_xaxis(["连衣裙", "T恤", "短裤", "九分裤", "半身裙", "高跟凉鞋", "丝袜"])bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])bar.add_yaxis("商家C", [97, 11, 55, 88, 99, 60, 98])bar.set_global...
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2022-02-28 14:29:05
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前面介绍了如何将爬取到的数据存储到excel表格中，现在这篇博客主要记录一下如何基于excel表格的数据生成图表，实现数据的可视化。实现数据可视化在这里需要导入包pyecharts，这里我们在terminal下利用命令行导入这一个包就可以。pip install pyecharts实现数据可视化，我的目的是找到哪一种大衣的销量最好，现在excel表格中存储的数据内容如下：很显然绿色大衣销量最好，此
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2023-11-27 21:42:03
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7月", "8月...
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2021-07-06 10:55:35
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import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Bar, Line"""Gallery 使用 pyecharts 1.1.0参考地址: https://www.echartsjs.com/examples/editor.html?c=mix-line-bar目前无法实现的功能:1、暂无"""x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月...
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2022-02-28 14:28:30
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import PictorialBarfrom pyecharts.globals import SymbolTypelocation = ["山西", "四川", "西藏", "北京", "上海", "内蒙古", "云南", "黑龙江", "广东", "福建"]values = [13, 42, 67, 81, 86, 94, 166, 220, 249, 262]c ...
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2021-07-06 14:50:32
172阅读
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import PictorialBarfrom pyecharts.globals import SymbolTypelocation = ["山西", "四川", "西藏", "北京", "上海", "内蒙古", "云南", "黑龙江", "广东", "福建"]values = [13, 42, 67, 81, 86, 94, 166, 220, 249, 262]c ...
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2022-02-28 14:26:47
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# Spyder数据可视化柱状图
## 介绍
数据可视化是数据分析的重要组成部分，通过可视化可以更直观地理解数据的特征和趋势。柱状图是一种常见的数据可视化图表，适用于展示不同类别或组之间的比较。
Spyder是一个基于Python的集成开发环境（IDE），提供了丰富的数据分析和可视化功能。在本文中，我们将介绍如何使用Spyder创建柱状图，并通过实例演示其用法。
## 安装和设置
要使用
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2023-09-15 23:28:01
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介绍G2 是一套基于图形语法理论的可视化底层引擎，以数据驱动，提供图形语法与交互语法，具有高度的易用性和扩展性。使用 G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用 Canvas 或 SVG 构建出各种各样的可交互的统计图表。一、安装 antV-G2通过 npm 安装npm install @antv/g2 --save成功安装完成之后，即可使用 import 或
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2024-08-01 10:21:01
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from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
x_data = [f"11月{str(i)}日" for i in range(1, 12)]
y_total = [0, 900, 1245, 1530, 1376, 1376, 1511, 1689, 1856, 1495, 1292]
y_
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2021-07-06 10:55:21
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from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsx_data = [f"11月{str(i)}日" for i in range(1, 12)]y_total = [0, 900, 1245, 1530, 1376, 1376, 1511, 1689, 1856, 1495, 1292]y_in = [900, 345, 393, "-", "-", 135, 178, 286, "-", "-"...
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2022-02-28 14:13:08
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```
from matplotlib import pyplot as plt
import platform
import pandas
from pathlib import Path # 根据不同的平台设置字体，不然无法显示中文windows
platform_dic = {"Darwin": "Arial Unicode MS", "Windows": "SimHei"}
plt.rc...
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2019-05-06 17:14:00
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
c = (
Bar()
.add_dataset(
source=[
["score", "amount", "product"],
[89.3, 58212, "Ma
原创
2021-07-06 15:02:12
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[57.1, 78254, "Milk Tea"], ...
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2022-02-28 14:17:50
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不知道为什么第四象限的数字位置不是我所期望的，望看到的大佬赐教几个要点：函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size)功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象。可以使用list转换输...
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2022-11-22 14:25:06
163阅读
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values(), stack
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2021-07-06 10:53:59
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from pyecharts import options as optsfrom pyech", Faker.values()) .set_global_opts...
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2022-02-28 14:32:27
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
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2021-07-06 10:54:47
377阅读
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.faker import F
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2022-03-16 11:25:51
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