c2c网站程序多少钱,外贸 网站建设,营销号视频生成器网页版,wordpress多域名不稳定在数据可视化中#xff0c;散点图是一种强大的工具#xff0c;可用于展示数据点在二维平面上的分布情况。通过添加各种视觉组件#xff0c;我们可以让散点图变得更加丰富和具有表现力#xff0c;更能反映数据的多维度特征。本文将详细解读如何为散点图添加不同的视觉组件散点图是一种强大的工具可用于展示数据点在二维平面上的分布情况。通过添加各种视觉组件我们可以让散点图变得更加丰富和具有表现力更能反映数据的多维度特征。本文将详细解读如何为散点图添加不同的视觉组件包括根据数据大小映射图形大小、同时映射图形大小和颜色以及综合运用大小、颜色和透明度等多维度的视觉组件。
一、散点图添加视觉组件大小
以下是 scatter_with_visualmap_size() 函数的代码它展示了如何为散点图添加根据数据大小映射图形大小的视觉组件
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Fakerdef scatter_with_visualmap_size():scatter Scatter(init_optsopts.InitOpts(themelight,width1000px,height600px))scatter.add_xaxis(Faker.choose())scatter.add_yaxis(, Faker.values())# 设置视觉组件scatter.set_global_opts(visualmap_optsopts.VisualMapOpts(type_size))return scatterchart scatter_with_visualmap_size()
chart.render_notebook()代码解释
首先我们导入了所需的模块包括 Scatter 类、options 模块和 Faker 模块。创建 Scatter 实例 scatter并使用 init_opts 设置主题、宽度和高度使图表更具美感和合适的尺寸。使用 Faker.choose() 为 x 轴生成一些假数据Faker.values() 为 y 轴生成一些数据。在 set_global_opts 方法中通过 visualmap_opts 启用视觉映射将 type_ 设置为 size。这意味着散点的大小将根据数据的大小进行映射不过这里的数据大小是根据 y 轴的数据默认进行映射因为没有明确指定 dimension 参数。 通过这个简单的设置我们可以直观地看到散点的大小反映了数据的某种特征从而让用户能快速分辨不同数据点在大小维度上的差异。
二、散点图添加视觉组件大小与颜色
scatter_with_visualmap_color_size() 函数展示了如何同时根据数据大小和另一维度映射图形大小与颜色
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import randomx_data [random.randint(0, 100) for _ in range(30)]
y_data [(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)) for _ in range(30)]def scatter_with_visualmap_color_size():scatter Scatter(init_optsopts.InitOpts(themelight,width1000px,height600px))scatter.add_xaxis(x_data)scatter.add_yaxis(, y_data)# 多个映射维度通过 list 形式传入# dimension 指定数据维度scatter.set_global_opts(visualmap_opts[opts.VisualMapOpts(is_showTrue, type_size, dimension2, pos_top20%),opts.VisualMapOpts(is_showTrue, type_color, dimension3, pos_top60%)],xaxis_optsopts.AxisOpts(type_value))return scatterchart scatter_with_visualmap_color_size()
chart.render_notebook()代码解释
导入所需模块并使用 random 模块生成随机数据。创建 Scatter 实例设置初始化选项。为 x 轴添加 x_data为 y 轴添加 y_data。这里 y_data 中的元素是元组包含多个维度的数据。在 set_global_opts 中使用 visualmap_opts 列表添加两个视觉映射组件 第一个 opts.VisualMapOpts 中type_size 且 dimension2表示根据 y_data 元组中第二个元素的大小来映射散点的大小pos_top20% 控制该视觉映射组件在图表中的垂直位置。第二个 opts.VisualMapOpts 中type_color 且 dimension3表示根据 y_data 元组中第三个元素的大小来映射散点的颜色pos_top60% 控制该视觉映射组件在图表中的位置。 通过这种方式我们可以同时观察到散点的大小和颜色随着数据的不同维度发生变化从两个维度为用户提供更多的数据信息。
三、散点图添加视觉组件大小、颜色与透明度
scatter_with_visualmap_color_size_opacity() 函数则展示了散点图多维度视觉组件的综合应用
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import randomx_data [random.randint(0, 100) for _ in range(30)]
y_data [(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100))for _ in range(30)]def scatter_with_visualmap_color_size_opacity():scatter Scatter(init_optsopts.InitOpts(themelight,width1000px,height600px))scatter.add_xaxis(x_data)scatter.add_yaxis(, y_data)# 多个映射维度通过 list 形式传入# dimension 制定数据维度scatter.set_global_opts(visualmap_opts[opts.VisualMapOpts(is_showTrue, type_size, dimension2, pos_top10%),opts.VisualMapOpts(is_showTrue, type_color, dimension3, pos_top40%),opts.VisualMapOpts(is_showTrue, type_opacity, dimension4,# VisualMapOpt 中对于 range_opacity 没给默认值需要自行设定range_opacity[0.2, 1], pos_top70%)],xaxis_optsopts.AxisOpts(type_value))return scatterchart scatter_with_visualmap_color_size_opacity()
chart.render_notebook()代码解释
同样导入所需模块并生成随机数据。创建 Scatter 实例并设置初始化选项。在 set_global_opts 中使用 visualmap_opts 列表添加三个视觉映射组件 第一个 opts.VisualMapOpts 用于根据 y_data 元组中第二个元素的大小映射散点的大小。第二个 opts.VisualMapOpts 用于根据 y_data 元组中第三个元素的大小映射散点的颜色。第三个 opts.VisualMapOpts 用于根据 y_data 元组中第四个元素的大小映射散点的透明度这里使用 range_opacity[0.2, 1] 来指定透明度的范围因为 range_opacity 在 VisualMapOpts 中没有默认值需要手动设置。 这个函数通过添加三个视觉组件实现了从大小、颜色和透明度三个维度对散点图的扩展使用户可以从多个维度观察数据的特征更全面地展示数据信息。
