Python數(shù)據(jù)可視化Pyecharts制作Heatmap熱力圖
本文介紹基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Heatmap(熱力圖 時需要使用的設(shè)置參數(shù)和常用模板案例,可根據(jù)實際情況對案例中的內(nèi)容進行調(diào)整即可。
使用 Pyecharts 進行數(shù)據(jù)可視化時可提供直觀、交互豐富、可高度個性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。案例中的代碼內(nèi)容基于 Pyecharts 1.x 版本 。
HeatMap:熱力圖
1.基本設(shè)置
class HeatMap(
# 初始化配置項,參考 `global_options.InitOpts`
init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
)
def add_yaxis(
# 系列名稱,用于 tooltip 的顯示,legend 的圖例篩選。
series_name: str,
# Y 坐標軸數(shù)據(jù)
yaxis_data: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
# 系列數(shù)據(jù)項
value: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
# 是否選中圖例
is_selected: bool = True,
# 使用的 x 軸的 index,在單個圖表實例中存在多個 x 軸的時候有用。
xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 使用的 y 軸的 index,在單個圖表實例中存在多個 y 軸的時候有用。
yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 標簽配置項,參考 `series_options.LabelOpts`
label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
# 標記點配置項,參考 `series_options.MarkPointOpts`
markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,
# 標記線配置項,參考 `series_options.MarkLineOpts`
markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,
# 提示框組件配置項,參考 `series_options.TooltipOpts`
tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
# 圖元樣式配置項,參考 `series_options.ItemStyleOpts`
itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
)2.熱力圖數(shù)據(jù)項
class HeatMapItem(
# 數(shù)據(jù)項名稱。
name: Optional[str] = None,
# 數(shù)據(jù)項的值。
value: Optional[Sequence] = None,
# 圖元樣式配置項,參考 `series_options.ItemStyleOpts`
itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,
# 提示框組件配置項,參考 `series_options.TooltipOpts`
tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,
)Demo 舉例
1.基礎(chǔ)熱力圖
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap
from pyecharts.faker import Faker
value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
c = (
HeatMap()
.add_xaxis(Faker.clock)
.add_yaxis(
"",
Faker.week,
value,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="基礎(chǔ)熱力圖"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
)
# .render("基礎(chǔ)熱力圖.html")
)
c.render_notebook()
以上就是Python數(shù)據(jù)可視化Pyecharts制作Heatmap熱力圖的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Python Pyecharts制作Heatmap熱力圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
pandas探索你的數(shù)據(jù)實現(xiàn)可視化示例詳解
這篇文章主要為大家介紹了pandas探索你的數(shù)據(jù)實現(xiàn)可視化示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-10-10
python操作MySQL數(shù)據(jù)庫的方法分享
堅持每天學(xué)一點,每天積累一點點,作為自己每天的業(yè)余收獲,這個文章是我在吃飯的期間寫的,利用自己零散的時間學(xué)了一下python操作MYSQL,所以整理一下2012-05-05
深入探討Python復(fù)合型數(shù)據(jù)的常見陷阱與避免方法
在Python中,復(fù)合型數(shù)據(jù)(例如列表、元組、集合和字典)是非常常用的數(shù)據(jù)類型,本文將深入探討Python復(fù)合型數(shù)據(jù)的常見陷阱,并提供一些避免這些問題的實用建議和技巧,希望對大家有所幫助2024-03-03
Python實現(xiàn)二值掩膜影像去噪與邊緣強化方法詳解
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)二值掩膜影像去噪與邊緣強化方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習或者工作具有一定的參考學(xué)習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習吧2023-01-01

