宠物网站建设方案,怎样推广一个网站,wordpress 产品库,WordPress主题MX互动pyecharts官方文档#xff1a;https://pyecharts.org//#/zh-cn/ 【1】Timeline
其是一个时间轴组件#xff0c;如下图红框所示#xff0c;当点击红色箭头指向的“播放”按钮时#xff0c;会呈现动画形式展示每一年的数据变化。 data格式为DataFrame#xff0c;数据如下图…pyecharts官方文档https://pyecharts.org//#/zh-cn/ 【1】Timeline
其是一个时间轴组件如下图红框所示当点击红色箭头指向的“播放”按钮时会呈现动画形式展示每一年的数据变化。 data格式为DataFrame数据如下图所示 # 初始化Timeline 设置全局宽高
timeline Timeline(init_optsopts.InitOpts(width2000px, height800px))
# data[ReleaseNum].shape[0] 获取所有行数 这里是20
# range(data[ReleaseNum].shape[0]) 得到一个[0,20)的列表for index, year in zip(range(data[ReleaseNum].shape[0]), data.index.tolist()):bar (Bar().add_xaxis(data[ReleaseNum].columns.tolist()) #放所有类型.add_yaxis(销量, data[ReleaseNum].iloc[index,].tolist(), label_optsopts.LabelOpts(positionright))#数值.reversal_axis()# 翻转.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title%d年各类型音乐专辑发行数量 % year, pos_leftcenter),legend_optsopts.LegendOpts(pos_top30px),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(font_size12), name发行数量),yaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(font_size12), name音乐专辑类型)))timeline.add(bar, year)#添加到时间轴timeline.render(releaseNumOfYear.html) # 渲染视图data[ReleaseNum] 用来去掉ReleaseNum获取一个二维表如下图所示 data.index.tolist() 获取所有年得到一个list
class list: [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]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列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致则返回列表长度与最短的对象相同利用 * 号操作符可以将元组解压为列表。
data[ReleaseNum].columns.tolist() 得到所有的列label
class list: [Alternative, Ambient, Black Metal, Blues, Boy Band, Brit-Pop, Compilation, Country, Dance, Death Metal, Deep House, Electro-Pop, Folk, Gospel, Hard Rock, Heavy Metal, Holy Metal, Indie, Indietronica, J-Rock, Jazz, K-Pop, Latino, Live, Lounge, Metal, Parody, Pop, Pop-Rock, Progressive, Punk, Rap, Retro, Rock, Techno, Trap, Unplugged, Western]data[ReleaseNum].iloc[index,].tolist() 用来获取目标index行的所有列。假设index0也就是说获取第一行所有列的数据。
【2】柱状图
原始数据格式如下
① 单个柱状图
如下图所示只有一项发行量。 index [str(x) for x in salesAndScoreOfArtist[artist_id]]bar (Bar(init_optsopts.InitOpts(width2000px, height800px)).add_xaxis(index) #作家ID.add_yaxis(发行量, salesAndScoreOfArtist[sale].tolist()) #获取发行量列表.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title2000年-2019年音乐专辑销量前50的音乐作家专辑总销量, pos_leftcenter),legend_optsopts.LegendOpts(pos_top30px),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate90, font_size12), name作家id),yaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(font_size12), name销售量),tooltip_optsopts.TooltipOpts(triggeraxis, axis_pointer_typecross)).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse)))② 多项柱状图 mult_bar (Bar(init_optsopts.InitOpts(width2000px, height800px)).add_xaxis(index).add_yaxis(mtv_score, salesAndScoreOfArtist[mtv_score].tolist(), stackstack1)# 这里stack意思 数据堆叠同个类目轴上系列配置相同的 stack 值可以堆叠放置。.add_yaxis(rolling_stone_score, salesAndScoreOfArtist[rolling_stone_score].tolist(), stackstack1).add_yaxis(music_maniac_score, salesAndScoreOfArtist[music_maniac_score].tolist(), stackstack1).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate90, font_size12), name作家id),yaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(font_size12), name评分),title_optsopts.TitleOpts(title2000年-2019年音乐专辑销量前50的音乐作家评分数据, pos_leftcenter),legend_optsopts.LegendOpts(pos_top30px),tooltip_optsopts.TooltipOpts(triggeraxis, axis_pointer_typecross)).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse)))③ WordCloud词云图 def drawCloud():words pd.read_csv(data/frequencyOfTitle.csv, headerNone, names[word, count])data [(i, j) for i, j in zip(words[word], words[count])]cloud (WordCloud(init_optsopts.InitOpts(width2000px, height800px)).add(次数, data, word_size_range[20, 100], shapeSymbolType.ROUND_RECT).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title2000年-2019年所有音乐专辑名称词汇统计, pos_leftcenter),legend_optsopts.LegendOpts(pos_top30px),tooltip_optsopts.TooltipOpts(is_showTrue)))cloud.render(wordCloud.html)④ 柱状图折线图
# 绘制2000年至2019年各类型的音乐专辑的发行数量和销量
def drawReleaseNumAndSalesOfGenre():releaseNumAndSalesOfGenre pd.read_csv(data/releaseNumAndSalesOfGenre.csv, headerNone,names[Type, Sale, Num])bar (Bar(init_optsopts.InitOpts(width2000px, height800px)).add_xaxis(releaseNumAndSalesOfGenre[Type].tolist()).add_yaxis(发行量, releaseNumAndSalesOfGenre[Num].tolist(), label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse)).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title2000年-2019年不同类型音乐专辑发行量与销量, pos_leftcenter),legend_optsopts.LegendOpts(pos_top30px),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate45, font_size12), name音乐专辑类型),yaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(font_size12),name发行量),tooltip_optsopts.TooltipOpts(triggeraxis, axis_pointer_typecross))# 添加右侧y轴.extend_axis(yaxisopts.AxisOpts(name销量,)))line (Line().add_xaxis(releaseNumAndSalesOfGenre[Type].tolist()).add_yaxis(销量,releaseNumAndSalesOfGenre[Sale],yaxis_index1, z2,label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse), is_smoothTrue))bar.overlap(line).render(releaseNumAndSalesOfGenre.html)这里yaxis_index1, 表示使用的 y 轴的 index在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
这里z2表示 折线图组件的所有图形的z值。控制图形的前后顺序。z值小的图形会被z值大的图形覆盖。z 相比 zlevel 优先级更低而且不会创建新的 Canvas。
