高度な[統計グラフの使用 - 視覚の饗宴]ダイナミックなグラフィックス - のpython - 「2」のpyecharts可視化

はじめに取り付け1、pyecharts

       BaiduはEChartsとPythonインタフェースを呼び出すことです。エンタープライズチャートのECharts英語の単語は、グラフはビジネスグレードのデータの操作を行い、Baiduのオープンソースのデータ可視化ツールです。私たちは輝いて絵を描くように、わずか数行のコードをPythonのpyechartsライブラリを使用しています。学ぶことは難しいことではありません。そうしない場合はもちろん、その後、pyechartsをインストール成功の完全な私の提案pyechartsインストールガイド、見て！[PS：あなたがいる場合は必ず他のソースからの問題インストールの様々ながあるでしょう、私のチュートリアル心配しないでください]
pyechartsインストールチュートリアル：ボールと、インストール失敗した私はあなたに頭を与える
pyecharts公式ウェブサイトは、様々なパラメータの説明
pyechartsの公式ウェブサイトを
その例ならば色はカラーコードテーブルの上に良い見ていない見るにはここをクリックし、お好みの色の置き換えを選択

リアライズのアナコンダを描く2、pyecharts（画像はまだここに写真を見せ、動的です）

       あなたは色の例のようにしないと、あなたの好きな色にここで[OK]をクリックしますすることができます！

動的作成2.1 - 座標系に平行

from pyecharts import Parallel  #平行坐标系--数据纯属虚构
c_schema =[ {"dim": 0, "name": "评分1"}, {"dim": 1, "name": "评分2"}, {"dim": 2, "name": "评分3"},
             {"dim": 3, "name": "评分4"}, {"dim": 4, "name": "评分5"}, {"dim": 5, "name": "评分6"},
             {"dim": 6, "name": "评分7"}, {"dim": 7, "name": "最终得分", "type": "category", 
                                         "data": [ '极差', '差','良好','高度良好','优秀', '及其优秀' ]}]
data =[ [1, 91, 45, 125, 0.82, 34, 23, "优秀"], [2, 65, 27, 78, 0.86, 45, 29, "优秀"],
       [3, 83, 60, 84, 1.09, 73, 27, "优秀"], [4, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "极差"], 
       [5, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "极差"], [6, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "极差"], 
       [7, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "极差"], [8, 89, 65, 78, 0.86, 51, 26, "优秀"], 
       [9, 53, 33, 47, 0.64, 50, 17, "优秀"], [10, 80, 55, 80, 1.01, 75, 24, "优秀"], 
       [11, 117, 81, 124, 1.03, 45, 24, "极差"], [12, 99, 71, 142, 1.1, 62, 42, "优秀"],
       [13, 95, 69, 130, 1.28, 74, 50, "优秀"], [14, 116, 87, 131, 1.47, 84, 40, "极差"]]
parallel =Parallel("平行坐标系-评分",background_color='#00ffff')
parallel.config(c_schema=c_schema)
parallel.add("parallel", data)
parallel.show_config()
parallel.render()

パイ - ダイナミックを作成するには、2.2

from pyecharts import Pie  #饼图
attr =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片']
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35]
pie =Pie("电影类型占比",background_color='#00ffff')
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()

2.3動的な生産 - 環状バラ

from pyecharts import Pie  #环形 玫瑰图
attr =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片']
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35]
v2 =[7.35,5.35,4.42,4.31,3.92,3.29]
pie =Pie("玫瑰图示例", title_pos='center', width=900,background_color='#00ffff')#title_pos 标题在中间
pie.add("观众1", attr, v1, center=[25, 50], is_random=True, radius=[30, 75], #is_random 眼色随机生成
        rosetype='radius',is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie.add("观众2", attr, v2, center=[75, 50], is_random=True, radius=[30, 75], 
        rosetype='area', is_legend_show=False, is_label_show=True) #is_legend_show显示指示
pie.show_config()
pie.render()

2.4動的作成 - 極座標系を[積み重ね]

from pyecharts import Polar  # 极坐标系，堆叠柱状图
radius =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片','冒险']
polar =Polar("极坐标系-堆叠柱状图", width=1200, height=600,title_pos='center',
             background_color='#00ffff',title_top='5%') #title_top标题与顶部的距离
polar.add("观众1", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
polar.add("观众2", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
polar.add("观众3", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
#type 替换堆叠形状
polar.show_config()
polar.render()

2.5動的な生産 - ローズ極座標[スタック]

from pyecharts import Polar  # 极坐标系，堆叠柱状图
radius =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片','冒险']
polar =Polar("极坐标系-堆叠柱状图", width=1200, height=600,title_pos='center',
             background_color='#00ffff',title_top='5%') #title_top标题与顶部的距离
polar.add("观众1", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.add("观众2", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.add("观众3", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.show_config()
polar.render()

2.6動的な生産 - レーダー図1。

from pyecharts import Radar  #雷达图1
schema =[ ("喜剧", 6500), ("爱情", 16000), ("恐怖", 30000), ("动漫", 38000), 
         ("动作", 52000), ("冒险", 25000)]
v1 =[[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 =[[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
radar =Radar('观众偏好情况',title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
radar.config(schema)
radar.add("观众1", v1, is_splitline=True, is_axisline_show=True)
radar.add("观众2", v2, label_color=["#4e79a7"], is_area_show=False)
radar.show_config()
radar.render()

ダイナミック作成する2.7 - レーダーを2

from pyecharts import Radar  #雷达图1
schema =[ ("喜剧", 6500), ("爱情", 16000), ("恐怖", 30000), ("动漫", 38000), 
         ("动作", 52000), ("冒险", 25000)]
v1 =[[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 =[[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
radar =Radar('观众偏好情况',title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
radar.config(schema,shape='circle') #shape修改雷达图外面的形状
radar.add("观众1", v1, is_splitline=True, is_axisline_show=True)
radar.add("观众2", v2, label_color=["#4e79a7"], is_area_show=False)
radar.show_config()
radar.render()

散布 - ダイナミックを作成するには、2.8

from pyecharts import Scatter   #散点图
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35,3.29,2.23,1.98,1.78,1.65,1.64,1.06,1.06,0.69]
v2 =[5.35,4.42,4.31,3.92,3.29,2.23,4.42,4.31,3.92,3.29,2.23,1.98,1.78,1.65,0.8]
scatter =Scatter("电影类型评分",title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
scatter.add("爱情", v1, v2)
scatter.add("动作", v1[::-1], v2)
scatter.show_config()
scatter.render()

3、卵を終了

        便利いずれか：それは私が私の視覚的なスローガンを一覧表示する、物語を教えてくれありません！どちらか面白いです！

        今日、ここで終わりに来た - ここJeruser視覚の饗宴欄で、あなたは別のデータ分析を体験してみましょう、仕事が面白いか、私に注力することを続けてください。私Jetuserデータを見ていただきありがとうございます

リンク：[https://blog.csdn.net/L1542334210]
CSND：L1542334210

私はあなたのすべての成功を祈って！家族で楽しみます！