折线图

折线图 基本demo

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))
)
c.render_notebook()

折线图 如果有空数据连接

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105],is_connect_nones=True)
.add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],is_connect_nones=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line连接空数据"))
)
c.render_notebook()

平滑曲线展示

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105], is_smooth=True,is_connect_nones=True)
.add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth"))
)
c.render_notebook()

面积图:

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))
)
c.render_notebook()

line 面积图 (紧贴y轴)  曲线表示

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
is_scale=False,
boundary_gap=False,
) )
).set_series_opts(
areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
c.render_notebook()

对数轴显示  等比

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(xaxis_data=["一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九"])
.add_yaxis(
"2 的指数",
y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256],
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
)
.add_yaxis(
"3 的指数",
y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669],
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴示例"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="log",
name="y",
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
is_scale=True,
),
)
)
c.render_notebook()

line-markline  平均值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis(
"商家A",
[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
)
.add_yaxis(
"商家B",
[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine"))
)
c.render_notebook()

混合使用折线图  最大值,最小值 平均值(着重标注)

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
c = (
Line()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis(
"商家A",
[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],
# markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max"),opts.MarkPointItem(type_="min")]), #点出来 )
.add_yaxis(
"商家B",
[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max")]),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine"))
)
c.render_notebook()

pyecharts v1 版本 学习笔记 折线图,面积图的更多相关文章

  1. pyecharts v1 版本 学习笔记 饼图,玫瑰图

    饼图: 普通案例 from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.char ...

  2. pyecharts v1 版本 学习笔记 散点图

    散点图 基本案例 from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.char ...

  3. pyecharts v1 版本 学习笔记 柱状图

    柱状图 bar 基本演示例子 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar c =( Bar().add ...

  4. 学习笔记:APP切图那点事儿–详细介绍android和ios平台

    学习笔记:APP切图那点事儿–详细介绍android和ios平台 转载自:http://www.woofeng.cn/articles/168.html   版权归原作者所有 作者:亚茹有李 原文地址 ...

  5. Python交互图表可视化Bokeh:4. 折线图| 面积图

    折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py ...

  6. Matplotlib学习---用matplotlib画面积图(area chart)

    这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-pop ...

  7. 雨痕 的《Python学习笔记》--附脑图(转)

    原文:http://www.pythoner.com/148.html 近日,在某微博上看到有人推荐了 雨痕 的<Python学习笔记>,从github上下载下来看了下,确实很不错. 注意 ...

  8. ubuntu上pyecharts V1版本环境搭建

    1 背景 今天想用pyecharts画图,在新的环境下使用pip安装之后发现,导入pyecharts模块一直失败,报错如下. 图 1 导入pyecharts错误图 请注意:我这里使用的python版本 ...

  9. 06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

    1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsiz ...

随机推荐

  1. 关于c++模板非类型参数中指针和引用类型必须为全局或者静态变量的问题

    之前在学习c++模板的时候,一直没留意到在非类型参数中对指针和引用有着一些限制,今早在复学模板的时候才注意到书上标明,指针和引用作为模板的非类型参数传递时必须要求是全局或者静态变量.其实不难想到,模板 ...

  2. Python基础 第7章 再谈抽象

    1. 1 多态 多态,即便不知道变量指向的是哪种对象,也能对其执行操作,且操作的行为将随对象所属的类型(类)而异. 1.2 多态与方法 当无需知道对象是什么样的就能对其执行操作时,都是多态在起作用. ...

  3. 机器学习-svd实现人脸识别

    加载sklearn中的人脸数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序 ...

  4. Image splicing forgery detection combining coarse to refined convolutional neural network and adaptive clustering

    粗到精的卷积神经网络与自适应聚类相结合的图像拼接篡改检测 研究方向:图像篡改检测 论文出处:ELSEVIER A类 学校:西安电子科技大学网络工程学院.重庆邮电大学计算机科学与技术学院 关键字:Spl ...

  5. 原生js分页器插件

    window.page = function page(ele, para) { this.ele = document.querySelector(ele); this.options = { co ...

  6. react中jsx文件是如何转换成js对象的

    通过在线babel转换器,转换出jsx是如何变成js对象的 jsx文件 加入了正常的标签以及嵌套标签以及方法属性 function hello() { click=()=>{ console.l ...

  7. C#基础--AbStract与Interface

         Interface: 接口方法不能用public abstract等修饰.接口内不能有字段变量,构造函数. 接口内可以定义属性,如string color{get;set;}这种. 实现接口 ...

  8. Deep Learning方向的paper

    转载 http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理,分了几部分吧,但 ...

  9. Julia 学习

    Julia 1.1 中文文档 Julia 中的数据可视化 --初探 一个简单的Julia教程(一) juliapro下载链接

  10. TypeScript入门八:TypeScript的命名空间

    初识命名空间(namespace指令) 命名空间与文件拆分 多重命名空间与三斜杠指令引入依赖文件 一.初识命名空间(namespace指令) TypeScript的命名空间可以说就是ES6的模块化,其 ...