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])
原创
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...
原创
2022-02-28 14:29:05
249阅读
# 数据可视化颜色代码实现过程
数据可视化是一种将数据以图形或图表的形式呈现的方法，使得复杂的数据变得易于理解。在这个过程中，颜色代码起着至关重要的作用，因为它们可以使得不同的数据类别通过颜色进行区分，提升可读性。本文将分步骤指导你如何实现数据可视化颜色代码。
## 流程概述
以下是实现数据可视化颜色代码的基本流程：
```
| 步骤 | 描述 |
|-----
文章目录1.柱状图1.1 plt.bar1.2 测试样例1.3 测试结果2. 绘制子图2.1 方法一：三点定位2.1.1 测试代码2.1.2 测试结果2.2 方法二：subplot2grid2.2.1 测试效果2.3方法三：gridspec2.4 方法四：subplots （注意这里比subplot结尾多了s）2.5 测试源代码写在最后 1.柱状图1.1 plt.bar柱状图主要使用plt.ba
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2023-08-21 13:21:16
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# 如何实现数据可视化柱状图换方向代码
在数据可视化中，柱状图是最常用的图表类型之一。它可以清晰地展示数据的比较关系。有时候，我们可能需要将柱状图进行方向的调整，从竖直方向变为水平方向。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程，并且在代码实现上进行详细讲解。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 选择可视化库
7月", "8月...
原创
2021-07-06 10:55:35
312阅读
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...
原创
2022-02-28 14:28:30
248阅读
# 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
原创
2023-09-15 23:28:01
891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 ...
原创
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 ...
原创
2022-02-28 14:26:47
551阅读
在疫情期间，数字化时代加速到来，大多数企业还没有完全准备好数字化转型，就已经被甩到了身后。随着数字经济成为社会经济中心中的一环，数据已经变成了事实上的社会组成元素。借助大量数据，企业可以对几乎所有业务数据进行分析，把以往只存在想象中的商业模式变为现实。什么是数据可视化1.数据可视化的定义数据和可视化能够互相补全。在以前，人们对企业发展情况进行分析的时候只能依靠文本，经常把一个简单的企业业务分析制作
# Python Pyecharts 柱状图渐变颜色可视化实现
## 介绍
在数据可视化中，柱状图是一种常用的图表类型，能够清晰地展示数据的差异和趋势。Pyecharts是一个基于Echarts的Python数据可视化库，提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项。本文将介绍如何使用Pyecharts实现柱状图渐变颜色可视化。
## 实现步骤
下面是实现这个任务的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-14 22:32:11
1267阅读
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
c = (
Bar()
.add_dataset(
source=[
["score", "amount", "product"],
[89.3, 58212, "Ma
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2021-07-06 15:02:12
551阅读
[57.1, 78254, "Milk Tea"], ...
原创
2022-02-28 14:17:50
675阅读
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
898阅读
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
1110阅读
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
816阅读
from pyecharts import options as optsfrom pyech", Faker.values()) .set_global_opts...
原创
2022-02-28 14:32:27
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