怎么使用pyecharts绘制时间轮播图

本篇内容介绍了“怎么使用pyecharts绘制时间轮播图”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1、pyecharts绘制时间轮播柱形图

from random import randintfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar, Timelinefrom pyecharts.globals import ThemeTypedata = {'x': ['葡萄', '芒果', '草莓', '雪梨', '西瓜', '香蕉', '橙子'],        '沃尔玛': dict(zip(range(2010, 2020), [[randint(100, 1000) for fruit in range(7)] for year in range(10)])),        '大润发': dict(zip(range(2010, 2020), [[randint(100, 1000) for fruit in range(7)] for year in range(10)]))        }def timeline_bar() -> Timeline:    x = data['x']    tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))    for i in range(2010, 2020):        bar = (            Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))            .add_xaxis(x)            .add_yaxis('沃尔玛', data['沃尔玛'][i])            .add_yaxis('大润发', data['大润发'][i])            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}年营业额".fORMat(i)))        )        tl.add(bar, "{}年".format(i))    return tltimeline_bar().render("timeline_bar.html")

2、pyecharts绘制时间轮播饼图

#导入模块from random import randintfrom pyecharts import options as opts       from pyecharts.charts import Pie, Timelinefrom pyecharts.globals import ThemeTypeattr = ["学习", "娱乐", "休息", "运动", "交流"]list1 = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022]list2 = [[randint(100, 1000) for time in range(7)] for year in range(5)]    #嵌套列表data = {'x': attr,        '时长': dict(zip(list1,list2))        }def timeline_pie1() -> Timeline:    x = data['x']    tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))    for i in list1:        c = (    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))     #主题风格    .add("",   [list(z) for z in zip(attr,data['时长'][i])] )    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="活动时长占比",pos_top="top",pos_left="left"),                    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right", orient="vertical"))       # 设置标题       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{d}%')))    # 显示百分比        tl.add(c, "{}".format(i))    return tltimeline_pie1().render("timeline_pie.html")

3、pyecharts绘制时间轮播玫瑰图

#导入模块from random import randintfrom pyecharts import options as opts       from pyecharts.charts import Pie, Timelinefrom pyecharts.globals import ThemeTypeattr = ["学习", "娱乐", "休息", "运动", "交流"]list1 = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022]list2 = [[randint(100, 1000) for time in range(7)] for year in range(5)]    #嵌套列表data = {'x': attr,        '时长': dict(zip(list1, list2))           }def timeline_bar1() -> Timeline:    x = data['x']    tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))    for i in list1:        c = (    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))     #主题风格    .add("",   [list(z) for z in zip(attr,data['时长'][i])],radius=["25%", "75%"],rosetype="radius")    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="活动时长占比",pos_top="top",pos_left="left"),                    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right", orient="vertical"))       # 设置标题       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{d}%')))    # 显示百分比        tl.add(c, "{}".format(i))    return tltimeline_bar1().render("玫瑰图.html")

4、pyecharts绘制时间轮播折线图

#导入模块from random import randintfrom pyecharts import options as opts       from pyecharts.charts import Line, Timelinefrom pyecharts.globals import ThemeTypelist1 = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022]list2 = [[randint(100, 1000) for time in range(7)] for year in range(5)]    #嵌套列表data = {'x': ['学习','娱乐','休息','运动','交流'],        '时长': dict(zip(list1, list2))        }def timeline_bar() -> Timeline:    x = data['x']    tl = Timeline()    for i in list1:        bar = (            Line()            .add_xaxis(x)            .add_yaxis('时长(min)', data['时长'][i])            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}年活动时长统计".format(i)))        )        tl.add(bar, "{}年".format(i))        # tl.add_schema(play_interval=1200,   #播放速度        # is_timeline_show=False,  #是否显示 timeline 组件        # is_auto_play=True)    return tltimeline_bar().render("折线图.html")

“怎么使用pyecharts绘制时间轮播图”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！