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mob64ca1419e0cc 2024-06-20 05:53:46

文章标签 pyecharts x轴字体大小调整 pyecharts显示所有x轴 python pyecharts 折线图折线图 python 文章分类 Python 后端开发

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

pyecharts简直漂亮极了，这比python的其他数据可视化库帅多了，比如Matplotlib，Seaborn，Pandas和Bokeh，Plotly，Cufflinks，Folium，Altair + Vega，D3.js，当然每个大数据可视化库，都有自己独特的功能

pyecharts主要功能：

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

pyecharts 大数据分析可视化

是的，pyecharts漂亮极了，以上数据库动态可视化图表都可以使用pyecharts来实现，如何使用pyecharts来进行图表的绘制，我们使用python代码具体举例

pyecharts实现柱状图与折线图

python Presentation 字体大小参数 python字体大小调整_pyecharts显示所有x轴

柱状图与折线图

柱状图与折线图应该在pyecharts中属于最简单的图表了，其他类似的图表当然也可以使用pyecharts实现，首先若需要python使用pyecharts，那么需要我们安装pyecharts

pip

安装完成后，我们来一起编写我们的python代码

import Collector

首先，我们导入需要的第三方库，本实例使用链式表达式的方式进行编程

Bar()首先建立了一个柱状图，然后使用链式表达式的形式，首先加入了x轴的数据，然后加入了5条y轴的数据

使用set_global_opts函数来定义整个图表的一些信息，包括title_opts 图标标题，yaxis_opts Y轴展现信息，xaxis_opts X轴展现信息等

最后return返回我们建立的图表

python Presentation 字体大小参数 python字体大小调整_python pyecharts 折线图_02

代码截图

以上便是建立了一个柱状图，然后我们再建立一个折线图

@C.funcs

折线图的建立方法，跟柱状图的建立方法完全一样，只是我们改了一个名字line()

python Presentation 字体大小参数 python字体大小调整_折线图_03

代码截图

通过以上代码，我们建立了一个柱状图与一个折线图，当然，这时候若运行代码，我们并不能看到新建的图表，我们需要在代码最后加入如下：

#C = Collector() #收集需要建立的图表，这个函数，我们在前面建立，主要用途便是收集各个新建的图表
Page().add(*[fn() for fn, _ in C.charts]).render()
#这句代码的意思，就是在一个page里面显示所有的收集到的图表，并通过render()函数，最终运行到一个html文件中

通过运行以上代码，我们会在python同目录下，看到一个render.html文件，用浏览器打开这个文件，依然看不到任何图表，不急，这里主要是pyecharts是一个JS代码演变过来的，一些python代码需要引用JS的代码，所以，需要到官方下载echarts.min.js文件，放到一个目录下，便可以看到我们新建的图表了

python Presentation 字体大小参数 python字体大小调整_python_04

柱状图

python Presentation 字体大小参数 python字体大小调整_pyecharts x轴字体大小调整_05

折线图

pyecharts生成的图片是不是很漂亮，而且可以动态展示数据，简直不能太爱了

通过以上代码，我们只能每个图表展示一个数据，能不能把我们的数据同时展示在一张图表中？答案当然是肯定的

pyecharts如何实现双坐标Y轴

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pyecharts实现双坐标Y轴

类似以上的双Y轴，2个数据同时展示在同一个图表中如何实现？？

import time
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Page, Bar, Line
from pyecharts import options as opts
path = "111.xlsx"
data = pd.DataFrame(pd.read_excel(format(path), sheet_name=0))
k = 0
x_h = []y_1_current = []y_2_voltage = []while k < data.shape[0]:
    x_h.append(str(data.iloc[k, 0]))
    y_1_current.append(str(data.iloc[k, 1])[0:6])
    y_2_voltage.append(str(data.iloc[k, 2])[0:5])
    k = k + 1

以上代码我们导入第三方库，并加载我们的数据，然后保存在三个list里面