您现在的位置是:网站首页> 编程资料编程资料
pyecharts如何实现显示数据为百分比的柱状图_python_
2023-05-25
392人已围观
简介 pyecharts如何实现显示数据为百分比的柱状图_python_
pyecharts显示数据为百分比的柱状图
pyecharts是做数据分析的好帮手,柱状图比较简单,网站例子不够多,一般柱状图就是直接传两组数据就搞掂了,如果想要显示数据为百分比,比如下图例子。

需要做两处调整。
1、Y轴内容
2、标签内容
查了文档,都是修改opts.LabelOpts 。
做了个例子,供大家参考
# encoding: utf-8 """ @author: seakingx @contact: hndm@qq.com @version: 1.0 @file: doex.py @time: 2020/3/27 0019 09:39 说明 建立百分比的柱状图 """ from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType def create_bar(bar_dict): # 建立百分比的柱状图 bar_item = bar_dict['item'] bar_head = bar_dict['head'] bar_data = bar_dict['data'] bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(bar_item) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况", subtitle="占比情况")) ) for i in range(len(bar_head)): bar.add_yaxis(bar_head[i], bar_data[i], label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c} %")) bar.set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} %"), interval=10)) return bar def get_data_dict(): # 这里获取要显示的数据 , 可以改成连接数据库 data_a = [round(n*100,2) for n in [0.2155, 0.423, 0.351, 0.4422, 0.651, 0.722]] data_b = [round(n*100,2) for n in [0.1233, 0.231, 0.4522, 0.5612, 0.6667, 0.745]] pdt_list = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"] data_dict= {'data':[data_a,data_b], 'head':['商家甲','商家乙'], 'item':pdt_list} return data_dict if __name__=="__main__": data = get_data_dict() bar = create_bar(data) bar.render()Echarts之显示百分比问题
对于使用echarts要显示百分比,要改两个地方,第一个地方时坐标轴显示为百分比的格式,第二个是让值以百分比的形式显示,如50,在图上面显示为50%。
yAxis: [ { type: 'value', axisLabel: { show: true, interval: 'auto', formatter: '{value} %' }, show: true } ], 第二个是改series
itemStyle: { normal: { label: { show: true, position: 'top', formatter: '{b}\n{c}%' } } }, 以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
相关内容
- python中的list字符串元素排序_python_
- 在python list中筛选包含字符的字段方式_python_
- Flask带参URL传值的实现方法_python_
- Python 3.11.0下载安装并使用help查看模块信息的方法_python_
- 使用python下载大型文件显示进度条和下载时间的操作代码_python_
- Python 栈实现的几种方式及优劣详解_python_
- Python中Yield的基本用法及Yield与return的区别解析_python_
- 如何利用opencv训练自己的模型实现特定物体的识别_python_
- python3使用libpcap库进行抓包及数据处理的操作方法_python_
- Python基础之文件操作及光标移动详解_python_
