软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程(三)
2023-03-07 09:45:40 时间
前言
前面两篇文章我们使用pyecharts绘制了柱状图以及基于地图的热力图等图像,在我们的日常工作中,还有饼状图也是我们经常使用的图像,下面我们来介绍一下使用pyecharts绘制饼状图的教程。
绘制饼状圆环图
我们经常需要了解在一个市场中,不同品牌的市场占有率是多少,这样我们使用饼状图是最直观的,我们提供数据,调用绘制饼图的方法即可成功绘制饼状图。下面是我们以部分豪华车品牌单月销量为例绘制的饼图,数据并不真实,请大家见谅哈!代码入下:
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
def pie_custom_radius():
data = {"奔驰":32000, "奥迪":28000, "宝马":30000, "雷克萨斯":12000, "沃尔沃":14400, "保时捷":10800}
pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
width='1200px',
height='720px'))
pie.add("", [list(x) for x in zip(data.keys(), data.values())],
radius=["30%", "80%"])
return pie
charts = pie_custom_radius()
charts.render_notebook()
charts.render()
图像如下所示,
绘制百分比饼图
很多时候饼图并不需要直接展示数量,而是展示不同部分的占比,所以我们也可以输入原始数据,自动根据不同部分的占比来绘制百分比的饼图,代码入下:
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
def pie_percent():
data = {"奔驰": 32000, "奥迪": 28000, "宝马": 30000, "雷克萨斯": 12000, "沃尔沃": 14400, "保时捷": 10800}
pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
width='1000px',
height='600px'))
pie.add("", [list(x) for x in zip(data.keys(), data.values())])
pie.set_series_opts(
# 自定义数据标签
label_opts=opts.LabelOpts(position='top',
color='red',
font_family='Arial',
font_size=12,
font_style='italic',
interval=1,
formatter='{b}:{d}%'
)
)
return pie
chart = pie_percent()
chart.render_notebook()
chart.render()
结果如下图所示:
总结
我们对于pyecharts绘制饼状图的介绍就到这里了,下次我们将介绍绘制词云图。
相关文章
- 图像处理工具Python扩展库,你了解吗?
- 十个常用的损失函数解释以及Python代码实现
- 30 个数据科学工作中必备的 Python 包
- 如何在 Windows 上安装 Python
- 几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征
- 使用Python快速搭建接口自动化测试脚本实战总结
- 哪种编程语言最适合开发网页抓取工具?
- 不要在 Python 中使用循环,这些方法其实更棒!
- 震惊!用Python探索《红楼梦》的人物关系!
- 如何最简单、通俗地理解Python模块?
- 酷炫,Python实现交通数据可视化!
- 为什么急于寻找Python的替代者?
- 30 个数据工程必备的Python 包
- 去字节面试被面这题能答上来吗?谈谈你对时间轮的理解?
- 火山引擎在行为分析场景下的 ClickHouse JOIN 优化
- 用Python爬取了某宝1166家月饼数据进行可视化分析,终于找到最好吃的月饼~
- 在 Linux 上试试这个基于 Python 的文件管理器
- Python列表解析式到底该怎么用?
- 如何快速把你的 Python 代码变为 API
- 十个Python初学者常犯的错误