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实验|Pyecharts数据可视化分析-柱状图

海数据实验室 153

前言:

此时各位老铁们对“python画柱状图”大约比较着重,你们都想要学习一些“python画柱状图”的相关知识。那么小编也在网摘上搜集了一些对于“python画柱状图””的相关知识,希望朋友们能喜欢,咱们快快来学习一下吧!

1. 实验介绍

本实验主要介绍柱状图理论与基于Python的柱状图实现。

1.1. 实验目的

掌握柱状图基本使用场景,使用Python的Pyecharts模块实现柱状图。

1.2. 知识点

• 柱状图理论

• 柱状图实现

2. 柱状图理论

• 柱图介绍:

柱图又称柱状图。是一种以长方形的长度来表达数值的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条文表示数据的分布情况。

• 使用场景:

适合用于展示二维数据集,其中一个轴表示需要对比的分类维度,另一个轴代表相应的数值,比如月份,商品销量,或者展示在一个维度上,多个同质可比的指标的比较,比如按月份的苹果产量与桃子产量。

• 柱图优点:

简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小;易于比较各组数据之间的差别。

• 柱图缺点:

不合适较大的数据集展现。

3. 柱状图分类4. 柱状图实现

#柱状图

from pyecharts import Bar#引入模块

bar =Bar("bar-2019年销货数量统计","云南分公司")#初始化图表,制定标题

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])#添加数据

#bar.show_config()

bar.render("bar1.html")#输出图表

bar

输出结果:

5. 条形图实现

#条形图

from pyecharts import Bar#引入柱状图包

attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]#制定类型

v1 =[20, 40, 60, 80, 100, 120]

v2 =[10, 20, 30, 40, 120, 80]#纵坐标数据

bar =Bar("bar-2019年销货数量统计")#初始化图表,规定标题

bar.add("商家A", attr, v1)#添加一个柱状图数据

bar.add("商家B", attr, v2, is_convert=True)#添加第二个柱状图数据

bar.render("bar2.html")#输出图形

bar

输出结果:

6. 堆叠图实现

#堆叠图

from pyecharts import Bar#引入柱状图包

attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]#制定类型

v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]#纵坐标数据

# 添加标题

bar = Bar("bar-2019年销货数量统计")#初始化图表,规定标题

bar.add('商家A',attr,v1,is_stack=True)#添加一个柱状图数据

bar.add('商家B',attr,v2,is_stack=True)#添加第二个柱状图数据

bar.render("bar3.html")#输出图形

bar

输出结果:

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标签: #python画柱状图