Python数据可视化-条形图渐变颜色
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.commons.utils import JsCode data = pd.DataFrame({
"区域": ["A区", "B区", "C区"],
"总销量": [23, 32, 14],
"上衣销量": [3, 5, 10],
"裤子销量": [15, 5, 1],
"鞋袜销量": [5, 22, 3]
})
color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1,
[{offset: 1, color: '#9400D3'}, {offset: 0, color: '#B8860B'}], false)""" stack_bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="500px",theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))
.add_xaxis(data["区域"].tolist())
.add_yaxis("上衣销量", data["上衣销量"].tolist(), stack="stack1", color="Turquoise")
.add_yaxis("裤子销量", data["裤子销量"].tolist(), stack="stack2", color="LightSeaGreen")
.add_yaxis("鞋袜销量", data["鞋袜销量"].tolist(), stack="stack3", color="DarkCyan")
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside", color="white", font_size=15),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js)),
# markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="min",name="最小值"),
# opts.MarkLineItem(type_="max",name="最大值"),
# opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]),
# markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min",name="最小值"),
# opts.MarkPointItem(type_="max", name="最da值")])
)
)
stack_bar.render("render_notebook.html")
Python数据可视化-条形图渐变颜色的更多相关文章
- Python数据可视化的四种简易方法
摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据, ...
- python --数据可视化(一)
python --数据可视化 一.python -- pyecharts库的使用 pyecharts--> 生成Echarts图标的类库 1.安装: pip install pyecharts ...
- 【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts
学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyec ...
- python -- 数据可视化(二)
python -- 数据可视化 一.Matplotlib 绘图 1.图形对象(图形窗口) mp.figure(窗口名称, figsize=窗口大小, dpi=分辨率, facecolor=颜色) 如果 ...
- Python数据可视化-seaborn库之countplot
在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是s ...
- python 数据可视化
一.基本用法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,50) # 生成-1到1 ,平分50个点 ...
- Python数据可视化基础讲解
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:爱数据学习社 首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib ...
- 《数据可视化之美》高清PDF全彩版|百度网盘免费下载|Python数据可视化
<数据可视化之美>高清PDF全彩版|百度网盘免费下载|Python数据可视化 提取码:i0il 内容简介 <数据可视化之美>内容简介:可视化是数据描述的图形表示,旨在一目了然地 ...
- python数据可视化编程实战PDF高清电子书
点击获取提取码:3l5m 内容简介 <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数 ...
- Python数据可视化 -- Wordcloud
Python数据可视化 -- Wordcloud 安装 启动命令行,输入:pip install wordcloud word cloud 库介绍 及简单使用 wordcloud库,可以说是pytho ...
随机推荐
- webpack从零开始打造react项目(更新中...)
创建项目 创建文件夹 webpack-test 使用编辑器打开文件夹,我们初始化管理包 npm init -y 生成一个默认的 pageage.json 文件 要想创建react项目,思考我们之前使 ...
- vue3.0使用富文本编辑器VueQuill
1. npm install @vueup/vue-quill@alpha --save 2. 在main.js中全局引入 import { QuillEditor } from '@vueup/vu ...
- vite vue插件打包配置
import { defineConfig, UserConfigExport, ConfigEnv } from "vite"; import externalGlobals f ...
- mybatis核心配置文件—设置别名typeAliases
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC & ...
- vue 打开页面触发事件
vue中created(),mounted()与activated()区别及应用 created():在创建vue对象时,当html渲染之前就触发:但是注意,全局vue.js不强制刷新或者重启时只创建 ...
- wxPython绘图API
简单介绍一个Pthon的绘图库wxPython. GDI+(图形绘制接口),CoreGraphics和Cairo库形成wxPython绘图API的框架.wx.GraphicsContext是主要绘制对 ...
- jmeter非GUI模式优点及实例说明
JMeter可以运行模式有两种,一种是GUI图形,另一种是命令模式运行也就是非GUI模式.两种模式的区别还是挺大的. GUI:由于是图形界面,所以在运行时会消耗很多资源,而且图形界面运行时结果是保存在 ...
- POJ 1830 开关问题 异或高斯消元
题目链接 将题目转化为矩乘问题 构建一个 \(n \times n\) 的开关信息矩阵,其中第 \(i\) 列第 \(j\) 行的元素为 \(0 / 1\) 代表在改变开关 \(i\) 的情况下开关 ...
- 新手:git回滚代码,合并代码解决冲突
回滚到某个tag: git reset --hard 70438034dc git push -f 合并---解决冲突---提交: Step 1. Fetch and check out the br ...
- 运行代码后出现Process finished with exit code 0
pycharm_运行不出结果,也不报错_Process finished with exit code 0用pycharm运行程序的时候,运行不出结果 ,也不报错,且正常退出解决1:将 run → e ...