L7-10 常用表格图（二）

# 数据可视化是一门通过将数据放在可视环境中来理解数据的学科，
# 主要旨在借助工具将数据制作成图表等形式，来清晰、直观、高效的传达与沟通信息。
# 上节课我们学习到了饼状图、水球图等图表制作，本节课我们将会继续深入探究图表的操作。

# 创建图形对象

# 添加数据

# 配置系列参数

# 配置全局参数

# 渲染图片

# 柱状图，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，
# 由一系列高度不等的条纹反映数据的差异，很容易看出各种数量的多少，
# 柱状图可纵向排列和横向排列。

import pyecharts
#配置入口模块
from pyecharts import options as opts
# 柱状图构造方法
from pyecharts.charts import Bar
# 1.实例化一个Bar对象
bar=Bar()
# 横坐标
kind=["娃哈哈","脉动","可口可乐","雪碧","纯牛奶"]
data1=[89,89,78,80,100]
## 2.添加数据
# 添加x轴数据
bar.add_xaxis(kind)
# 添加y轴数据
bar.add_yaxis(
    "商家A", #设置系列名称
    data1,   #设置y轴系列数据
    category_gap="80%" # category_gap 设置矩形宽度百分比
    ) 
# data2=[90,89,35,78,100]
# bar.add_yaxis("商家B",data2)
# 3.对全局进行配置
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="饮料销售")) # 设置主标题
# 4.渲染图片
bar.render("C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\zong.html")

import pyecharts
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
# # 实例化
bar=Bar()
kind=["娃哈哈","脉动","可口可乐","雪碧","纯牛奶"]
data1=[89,89,78,80,100]
bar.add_xaxis(kind)
bar.add_yaxis("商家A",data1,category_gap="90%")
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饮料销售"))
# 将坐标轴颠倒,翻转XY轴，将柱状图转换为条形图
bar.reversal_axis()
# 对系列进行配置,参数标签在右侧
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
bar.render("C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\heng.html")

# 折线图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，
# 然后把各点用线段顺次连接起来；
# 不但可以表示出数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。
# 因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的变化趋势。

import pyecharts
import pyecharts.options as opts
# 折线图构造方法
from pyecharts.charts import Line
line=Line()
data1=[89,89,78,80,100]
data2=[78,98,93,85,89]
# 横坐标
m=["1月","2月","3月","4月","5月"]
line.add_xaxis(m)
line.add_yaxis("商家A",data1)
# is_smooth=True，设置为平滑曲线
line.add_yaxis("商家B",data2,is_smooth=True)
line.render("C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\zhe.html")

import pyecharts
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
line=Line()
data1=[89,89,78,80,100]
data2=[78,98,93,85,89]
m=["1月","2月","3月","4月","5月"]
line.add_xaxis(m)
# is_step=True设置为阶梯状
line.add_yaxis("商家A",data1,is_step=True)
line.add_yaxis("商家B",data2,is_step=True)
line.render("C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\jieti.html")

# 1.柱状图，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，
# 由一系列高度不等的条纹反映数据的差异，很容易看出各种数量的多少，柱状图可纵向排列和横向排列。
# 2.折线图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，
# 然后把各点用线段顺次连接起来；不但可以表示出数量的多少，
# 而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。
# 因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的变化趋势。