猫史档案馆

【作品展示】

 

【作品介绍】

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【作品源代码】

'''水都去哪了-成果包
对于分类数据的对比，通常可用柱状图，我们可以通过图表轻松识别最大/最小值。
当数据X轴为连续数值（如时间）且我们比较注重观察数据变化趋势时，折线图是非常好的选择'''

#第一步：导入工具箱
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.charts import Bar 
from pyecharts.charts import Line

'''柱状图'''
#第二步：创建柱状图
bar=Bar()
bar.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='w'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='G'),
title_opts=opts.TitleOpts(title='good'))
#第三步：添加数据
bar.add_xaxis(['a','s','d','f' ])
bar.add_yaxis("A", [1, 1080, 123, 1080])
bar.add_yaxis("B", [2000, 1080, 3000, 1080])

#第二步：创建柱状图（渲染并保存）
bar.render('NO.html')

'''折线图'''
#第二步：创建折线图
line=Line()
line.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='month'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='G'),
title_opts=opts.TitleOpts(title='good'))
#第三步：添加数据
line.add_xaxis(["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月",
               "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"])
line.add_yaxis("1", [6.80, 4.10, 7.00, 8.50, 5.80,
               7.80, 9.40, 8.00, 4.60, 8.50, 9.80])
line.add_yaxis("2", [4.80, 4.10, 6.00, 6.50, 5.80, 5.20,
               6.80, 7.40, 6.00, 5.60, 7.50, 7.80])
#第二步：创建折线图（渲染并保存）
line.render('YES.html')

 

【提示】

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