[pyecharts学习笔记]——Grid并⾏多图、组合图、多XY轴、Grid并⾏多图
具体请参见：
（1）⽔平放置
# 散点图
scatter =(
Scatter()
.add_xaxis(Faker.choo())# x轴
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
# 全局配置项
.
t_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Scatter"),
# 设置图例位置
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"),
)
)
# 折线图
line =(
Line()
.add_xaxis(Faker.choo())# x轴
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
定陵博物馆
.
add_yaxis("商家B", Faker.values())
.t_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_right="5%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%"),
)
)
# Grid并⾏多图
grid =(
Grid()
.add(
scatter,# 图表实例，仅 `Chart` 类或者其⼦类
# 直⾓坐标系⽹格配置项
# grid 组件离容器左侧的距离。
# left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器⾼宽的百分⽐，# 也可以是 'left', 'center', 'right'。
# 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置⾃动对齐。
grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="55%"))
.add(
line,# 图表实例，仅 `Chart` 类或者其⼦类
# grid 组件离容器右侧的距离。
# right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器⾼宽的百分⽐。 grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="55%"))
.render("grid_horizontal.html")
)
（2）竖直放置
# 条形图
bar =(
Bar()
.add_xaxis(Faker.choo())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.t_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
)
# 折线图
line =(
Line()porin16
.add_xaxis(Faker.choo())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.t_global_opts(
# 标题位置
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), # 图例位置
fv函数legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
)
)
grid =(
Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))
# 通过设置图形相对位置，来调整是整个并⾏图是竖直放置，还是⽔平放置.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
.render("grid_vertical.html")
)
（3）Grid_geo_bar
# 条形图
bar =(
Bar()
.add_xaxis(Faker.choo())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
# 图例位置
.t_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"))
)
# 动态热⼒地图
geo =(
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.
add("geo",[list(z)for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])怒路
# 标签
.t_ries_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=Fal))
.t_global_opts(
# 映射
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
# 主题
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Geo-Bar"),
)
)
# Grid并⾏多图
grid =(
Grid()
# 添加条形图并设置位置
.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="50%", pos_right="75%")) # 添加地图
.add(geo, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%"))
.render("grid_geo_bar.html")
)
（4）重叠（组合）图
from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts.faker import Faker
# 数据
v1 =[2.0,4.9,7.0,23.2,25.6,76.7,135.6,162.2,32.6,20.0,6.4,3.3]
v2 =[2.6,5.9,9.0,26.4,28.7,70.7,175.6,182.2,48.7,18.8,6.0,2.3]
v3 =[2.0,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2,20.3,23.4,23.0,16.5,12.0,6.2]
# 条形图
bar =(
Bar()
.add_hs)# ['1⽉', '2⽉', '3⽉', '4⽉', '5⽉', '6⽉', '7⽉', '8⽉', '9⽉', '10⽉', '11⽉', '12⽉'] # 默认轴索引都为0
.add_yaxis("蒸发量", v1)
.add_yaxis("降⽔量", v2)
# 提前配置折线图的 y 轴
.extend_axis(
毛毛虫手工# 对新增y轴设置，轴标签为摄⽒度间隔为5°C
yaxis=opts.AxisOpts(
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} °C"), interval=5
高数怎么学)
)
# 系列配置项不显⽰标签
.t_ries_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=Fal))
# 全局配置项
.t_global_opts(
# 标题
title_opts=opts.TitleOpts(title="Overlap-bar+line"),
# 对条形图的 y 轴进⾏设置
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} ml")),
)
)
# 折线图
line =(
Line()
.add_hs)# x轴
.add_yaxis(
"平均温度",
考前军行古诗v3,
yaxis_index=1# 上⾯的条形图默认索引为0，这⾥设置折线图y 轴索引为1
)
)
bar.overlap(line)# 将折线图重叠到条形图
（5）多y轴
所有轴的索引初始值都是0，在多个轴的情况下，按照添加顺序进⾏排序
