echartsvisualmap（echartsvisualmap属性详解）

by intanet.cn ca 前端 on 2024-03-19

本篇文章给大家谈谈echartsvisualmap，以及echartsvisualmap属性详解对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、echarts的virtualmap,约等号为什么显示约等于
2、pyecharts折线图进阶篇
3、visualMap视觉映射组件
4、使用echarts进行数据图形化显示，为什么visualMap没有起作用

echarts的virtualmap,约等号为什么显示约等于

用来表示两个数近似相等枣念的符号叫约等号，常见的写法是“≈”，还有一种写法是等号上面加一点，下面加一点≒，读作约等于或近似于。

等号是用以表示两个数量(或两个式子的计算结果)完全相等的符号；约等号是用以表示两个数量大约相等的符号。人们不能正确运用等号和约等号的想象时有所见。

改换计数单位而不改变此茄数值大小时用等号。

最后还需要求书写等号和约等号应规范化。表示等号的两条直线应平行且长度相当于一个相应凳扒困的汉字宽度；约等号是两条不相交的曲线“≈”。

希望这些回答可以帮到您！

[img]

pyecharts折线图进阶篇

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y=[100,200,300,400,500,400,300]

line=(

Line()

.set_global_opts(

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="value",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

)

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

series_name="基本折线图",

y_axis=y,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=True,

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

)

line.render_notebook()

series_name：图形名称

y_axis：数据

symbol：标记的图形，

pyecharts提供的类型包括'circle','rect','roundRect','triangle','diamond','pin','arrow','none'，也可以通过'image://url'设置为图片，其中 URL 为图片的链接。is_symbol_show：是否显示 symbol

有时候我们要分析的数据存在空缺值，需要进行处理才能画出折线图

import pyecharts.options 如此 as opts

from pyecharts.charts import 举配Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y=[100,200,300,400,None,400,300]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

series_name="连接空数据（折线图）",

y_axis=y,

)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))

)

line.render_notebook()

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import 渣答迅Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_smooth=True)

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2, is_smooth=True)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_step=True)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-阶梯图"))

)

line.render_notebook()

is_step：阶梯图参数

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

from pyecharts.faker import Faker

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

line = (

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

"y1",

y1,

symbol="triangle",

symbol_size=30,

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", width=4, type_="dashed"),

itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(

border_width=3, border_color="yellow", color="blue"

)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-ItemStyle"))

)

line.render_notebook()

linestyle_opts:折线样式配置color设置颜色，width设置宽度type设置类型，有'solid','dashed','dotted'三种类型 itemstyle_opts：图元样式配置，border_width设置描边宽度，border_color设置描边颜色，color设置纹理填充颜色

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

from pyecharts.commons.utils import JsCode

js_formatter ="""function (params) {

console.log(params);

return '降水量 ' + params.value + (params.seriesData.length ? '：' + params.seriesData[0].data : '');

}"""

line=(

Line()

.add_xaxis(

xaxis_data=[

"2016-1",

"2016-2",

"2016-3",

"2016-4",

"2016-5",

"2016-6",

"2016-7",

"2016-8",

"2016-9",

"2016-10",

"2016-11",

"2016-12",

]

)

.extend_axis(

xaxis_data=[

"2015-1",

"2015-2",

"2015-3",

"2015-4",

"2015-5",

"2015-6",

"2015-7",

"2015-8",

"2015-9",

"2015-10",

"2015-11",

"2015-12",

xaxis=opts.AxisOpts(

type_="category",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#6e9ef1")

axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

)

.add_yaxis(

series_name="2015 降水量",

is_smooth=True,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=False,

color="#d14a61",

y_axis=[2.6,5.9,9.0,26.4,28.7,70.7,175.6,182.2,48.7,18.8,6.0,2.3],

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.add_yaxis(

series_name="2016 降水量",

is_smooth=True,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=False,

color="#6e9ef1",

y_axis=[3.9,5.9,11.1,18.7,48.3,69.2,231.6,46.6,55.4,18.4,10.3,0.7],

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.set_global_opts(

legend_opts=opts.LegendOpts(),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="category",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")

axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="value",

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(

is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)

)

line.render_notebook()

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

x_data = ["00:00","01:15","02:30","03:45","05:00","06:15","07:30","08:45","10:00","11:15","12:30","13:45","15:00","16:15","17:30","18:45","20:00","21:15","22:30","23:45",]

y_data = [300,280,250,260,270,300,550,500,400,390,380,390,400,500,600,750,800,700,600,400,]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x_data)

.add_yaxis(

series_name="用电量",

y_axis=y_data,

is_smooth=True,

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="一天用电量分布", subtitle="纯属虚构"),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(boundary_gap=False),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} W"),

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

is_piecewise=True,

dimension=0,

pieces=[

{"lte":6,"color":"green"},

{"gt":6,"lte":8,"color":"red"},

{"gt":8,"lte":14,"color":"yellow"},

{"gt":14,"lte":17,"color":"red"},

{"gt":17,"color":"green"},

pos_right=0,

pos_bottom=100

)

.set_series_opts(

markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(

data=[

opts.MarkAreaItem(name="早高峰", x=("07:30","10:00")),

opts.MarkAreaItem(name="晚高峰", x=("17:30","21:15")),

]

)

line.render_notebook()

这里给大家介绍几个关键参数：

①visualmap_opts：视觉映射配置项，可以将折线分段并设置标签（is_piecewise），将不同段设置颜色（pieces）；

②markarea_opts：标记区域配置项，data参数可以设置标记区域名称和位置。

visualMap视觉映射组件

由ECharts2 中的 dataRange 组件改名以及扩展而来

在 visualMap 组件所控制的 series 中，高简逗如果 series 中某个咐斗数据项需要避开 visualMap 映射

数据就是 series.data。可以把 series.data 理解成一个二维数组。例：

其中每个列是一个维度，即 dimension。例如 dimension 为 1 时，取第二列（即 23，23，545，23），映射到视觉元素上。

默认取 data 中最后一个维度

关于可用的视觉元素在文章开头已经提出来戚卖了

使用echarts进行数据图形化显示，为什么visualMap没有起作用

： require.config({ paths:{ echarts:'./js/echarts', 'echarts/chart/bar'吵凯 : './js/echarts-map', 'echarts/塌团chart/line': './js/echarts-map', 'echarts/chart/map': './升衫唤js/echarts-map' } }); var option = { title

关于echartsvisualmap和echartsvisualmap属性详解的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

flask多线程（flask多线程api接口） pythondocker（pythondocker 打包镜像）