python用pyecharts画柱状图,pyecharts图例

　　散点图是指回归分析中数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图显示了因变量随自变量变化的大致趋势，我们可以选择合适的函数来拟合数据点。本文将使用PythonPyecharts绘制散点图，有需要的可以参考。

　　00-1010级别1:散点图：散点图(一)编程需求代码的测试说明级别2:散点图(二)编程需求代码的测试说明级别3:散点图(三)编程需求代码的测试说明

目录

第1关：Scatter：散点图（一）

　　根据上面的介绍，右边的编辑器补充代码绘制给定数据的散点图，需要：

　　画布大小被初始化为1600像素宽和1000像素高。X轴数据设置为x_data，以添加Y轴数据。数列名称设置为null，数据为y_data，标记大小设置为20，不显示标签，X轴类型设置为数值轴，显示分隔线Y轴类型设置为数值轴，显示分隔线和坐标轴刻度，不显示提示框。

编程要求

　　从预测试进口*

　　从pyecharts将选项作为选项导入

　　从pyecharts.render导入make_snapshot

　　从snapshot_phantomjs导入快照

　　从pyecharts.charts导入散点图

　　数据=[

　　[10.0, 8.04],

　　[8.0, 6.95],

　　[13.0, 7.58],

　　[9.0, 8.81],

　　[11.0, 8.33],

　　[14.0, 9.96],

　　[6.0, 7.24],

　　[4.0, 4.26],

　　[12.0, 10.84],

　　[7.0, 4.82],

　　[5.0, 5.68],

　　]

　　data.sort(key=lambda x: x[0])

　　x_data=[d[0] for d in data]

　　y_data=[d[1] for d in data]

　　def散点图()-散点图：

　　# ********开始*******#

　　分散=(

　　Scatter(init_opts=opts。InitOpts(宽度=1600px ，高度=1000px ))

　　.add_xaxis(x_data)

　　.add_yaxis(，

　　y_data，

　　symbol_size=20

　　)

　　.集合系列选项(

　　label_opts=opts。LabelOpts(is_show=False)

　　)

　　.集合_全局_opts(

　　工具提示_opts=opts。TooltipOpts(is_show=False)，

　　xaxis_opts=opts。轴零件(

　　type_=value ，

　　splitline_opts=opts。SplitLineOpts(is_show=True)

　　),

　　yaxis_opts=opts。轴零件(

　　type_=value ，

　　splitline_opts=opts。SplitLineOpts(is_show=True)，

　　扩展接口

　　stick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True)

　　 )

　　 )

　　 )

　　 # ********** End **********#

　　 return scatter

　　make_snapshot(snapshot, scatter_chart().render("Result/render.html"), StudentAnswer/student_answer.png) # 输出图片

　　make_snapshot(snapshot, scatter_base(x_data, y_data).render(), "StandardAnswer/task1/standard_answer_1.png")

测试说明

　　平台会运行你编写的代码进行绘图，并与预期图片进行比对。预期效果如下：

第2关：Scatter：散点图（二）

编程要求

　　根据以上介绍，在右侧编辑器补充代码，利用给定数据绘制相应的散点图，要求：

• X 轴数据项使用data_x
• 添加两组 Y 轴数据。
• 第一组系列名称设置为商家A，数据使用data_y_1
• 第二组系列名称设置为商家B，数据使用data_y_2
• 将标题设置为Scatter-VisualMap(Size)
• 视觉映射过渡类型选择size，最大值设为 150，最小值设置为 20

代码

from PreTest import *
　　from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.render import make_snapshot
　　from snapshot_phantomjs import snapshot
　　from pyecharts.charts import Scatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　data_x = Faker.choose()
　　data_y_1 = Faker.values()
　　data_y_2 = Faker.values()
　　def scatter_chart() -> Scatter:
　　 # ********* Begin *********# 
　　 scatter = (
　　 Scatter()
　　 .add_xaxis(data_x)
　　 .add_yaxis("商家A",data_y_1)
　　 .add_yaxis("商家B",data_y_2)
　　 .set_global_opts(
　　 title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-VisualMap(Size)"),
　　 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,type_=size,min_=20,max_=150)
　　 )
　　 )
　　 # ********** End **********#
　　 return scatter
　　make_snapshot(snapshot, scatter_chart().render("Result/render.html"), "StudentAnswer/student_answer.png") # 输出图片
　　make_snapshot(snapshot, scatter_visual(data_x, data_y_1, data_y_2).render(), "StandardAnswer/task2/standard_answer_2.png")
　　

测试说明

　　平台会运行你编写的代码进行绘图，并与预期图片进行比对。预期效果如下：

第3关：Scatter：散点图（三）

编程要求

　　根据以上介绍，在右侧编辑器补充代码，利用给定数据绘制相应的散点图，要求：

• X 轴数据项使用data_x
• Y 轴数据项使用data_y，系列名称设置为商家A，并用 JsCode 格式化标签（具体格式见文末）
• 标题设置为Scatter-多维度数据
• 用 JsCode 格式化提示框文本（详见文末）
• 视觉映射类型设置为颜色，最大值设置为 150，最小值设置为 20，组件映射维度为 1

代码

from PreTest import *
　　from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.render import make_snapshot
　　from snapshot_phantomjs import snapshot
　　from pyecharts.charts import Scatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　from pyecharts.commons.utils import JsCode
　　data_x = Faker.choose()
　　data_y = [list(z) for z in zip(Faker.values(), Faker.choose())]
　　def scatter_chart() -> Scatter:
　　 # ********* Begin *********# 
　　 scatter = (
　　 Scatter()
　　 .add_xaxis(data_x)
　　 .add_yaxis(
　　 "商家A",
　　 data_y,
　　 label_opts=opts.LabelOpts(
　　 formatter=JsCode("""function(params){return params.value[1] + : + params.value[2];}""")
　　 )
　　 )
　　 .set_global_opts(
　　 title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-多维度数据"),
　　 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,type_=color,min_=20,max_=150,dimension=1),
　　 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
　　 formatter=JsCode("""function (params) {return params.name + : + params.value[2];}""")
　　 )
　　 )
　　 )
　　 # ********** End **********#
　　 return scatter
　　make_snapshot(snapshot, scatter_chart().render("Result/render.html"), StudentAnswer/student_answer.png) # 输出图片
　　make_snapshot(snapshot, scatter_multi(data_x, data_y).render(), "StandardAnswer/task3/standard_answer_3.png")
　　

测试说明

　　平台会运行你编写的代码进行绘图，并与预期图片进行比对。预期效果如下：

　　以上就是Python+Pyecharts实现散点图的绘制的详细内容，更多关于Python Pyecharts散点图的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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