V0.5.X版本的pyecharts使用:
1
2
3
4
|
from pyecharts import Bar bar = Bar( "我的第一个图表" , "这里是副标题" ) bar.add( "服装" ,[ "衬衫" , "羊毛衫" , "雪纺衫" , "裤子" , "高跟鞋" , "袜子" ],[ 5 , 20 , 36 , 10 , 75 , 90 ]) bar #不需要bar.render(),直接bar就可以输出图片 |
V1.0.X版本的pyecharts使用:
1
2
3
4
5
6
7
|
from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis([ "衬衫" , "羊毛衫" , "雪纺衫" , "裤子" , "高跟鞋" , "袜子" ]) bar.add_yaxis( "商家A" , [ 5 , 20 , 36 , 10 , 75 , 90 ]) bar.render_notebook() |
补充知识:使用PyEcharts绘制词云图及在jupyter中显示
PyEcharts绘制词云图时,需要注意,版本不同,对应的代码格式不一样,我这个用的是1,7版本的。之前版本的words是分为两部分当做参数传入进去的, 1.7将其合并为一个元组传入。
输出结果默认为html文件,在jupyter中显示结果时,需要添加worldcloud.render_notebook()。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud name = [ '嗨' , '小子' , '风控' , '实战' , '金融' , '机器学习' , '深度学习' , '神经网络学习' , '反欺诈规则' , '强制性规则' , '算法' , '西瓜书' , '数据分析' , '反欺诈' , '数据挖掘' , '评分卡' , 'Xgboost' , 'pySpark' , 'python' , 'pyEcharts' ] value = [ 10000 , 6181 , 4386 , 4055 , 2467 , 2244 , 1898 , 1484 , 1112 , 965 , 847 , 582 , 555 , 550 , 462 , 366 , 360 , 282 , 273 , 265 ] words = [(i,j) for i ,j in zip (name,value)] worldcloud = ( WordCloud() .add("", words, word_size_range = [ 20 , 100 ]) .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "词云实例" )) ) worldcloud.render( 'dd.html' ) worldcloud.render_notebook() worldcloud.render_notebook() # 这句是用来在jupyter 中显示 |
输出结果:
以上这篇jupyter notebook 中输出pyecharts图实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43352942/article/details/98080297