Python pyecharts Line折線圖的具體實現(xiàn)

更新時間：2022年05月30日 10:37:30 作者：溫欣'

折線圖在很多圖標中都有使用，本文主要介紹了Python pyecharts Line折線圖的具體實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、繪制折線圖

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用來正常顯示中文標簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負號
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType

# 讀入數(shù)據(jù)
cnbodfgbsort=pd.read_csv("cnbodfgbsort.csv")

得到的cnbodfgbsort數(shù)據(jù)：

在這里插入圖片描述

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist()) #X軸
    .add_yaxis("票價",cnbodfgbsort.PRICE.tolist()) #Y軸
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist()) #Y軸
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="電影票價與人次")) #標題
)
c.render_notebook() # 顯示

在這里插入圖片描述

二、添加最小值最大值平均值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist())
    .add_yaxis("票價",cnbodfgbsort.PRICE.tolist())
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ),)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="電影票價與人次"))
)
c.render_notebook()

在這里插入圖片描述

三、豎線提示信息

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")

在這里插入圖片描述

請?zhí)砑訄D片描述

四、顯示工具欄

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")

在這里插入圖片描述

五、實心面積填充

.set_series_opts(
     areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), # 透明度
     label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 是否顯示標簽
 )

在這里插入圖片描述

六、是否跳過空值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-連接空數(shù)據(jù)"))
    .render("line_connect_null.html")
)

如下圖：y[3]，y[5]數(shù)據(jù)都是空值，如果直接顯示的話，圖表會出錯

在這里插入圖片描述

# 使用這個參數(shù)來跳過空值，避免折現(xiàn)斷掉
is_connect_nones=True

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-連接空數(shù)據(jù)"))
)
c.render_notebook()

?

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