Pyecharts可视化数据大屏实现_pyecharts可视化大屏

# 各组组名
name_group = ['陈小春部落','李承铉部落','张晋部落','赵文卓部落']
# 各组个人战得分
score_solo = [275,226,253,241]
# 各组双人合作得分
score_double = [218,231,283,254]
# 各组阵营合作得分
score_group = [827,895,772,803]
# 计算各组总得分
score_total = []
for i,j,k in zip(score_solo,score_double,score_group):
    score_total.append(i+j+k)
score_total
#导入需要的库
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px',height='400px',theme=ThemeType.DARK))
    .add_xaxis(name_group)
    .add_yaxis("solo赛",score_solo)
    .add_yaxis("双人赛",score_double)
    .add_yaxis("团体赛",score_group)
    .add_yaxis("总得分",score_total,gap='0%')
    .set_colors(['orange','skyblue','#ff8080', '#76dd0f'])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="第四次公演各组评分柱形图"))
bar.render_notebook()

1.2输出结果的图像

各组评分柱形图

2.制作数据大屏第二个图像（玫瑰图）

1.1导入数据读取以及处理数据结构

代码和代码效果如下（示例）：

import pandas as pd
data_age = pd.read_excel('./data/披荆斩棘的哥哥年龄排序.xlsx')
data_age
# 加工出姓名和年龄
# 字符串切片方法
data_age['姓名'] = data_age['字段'].agg(lambda x:x.split('（')[0])
# 正则表达式匹配中文和数字
import re
data_age['姓名2'] = data_age['字段'].agg(lambda x:re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+',x)[0])
data_age['年龄'] = data_age['字段'].agg(lambda x:int(re.findall('\d+',x)[0]))
data_age
# 年龄数据分箱
data_age['年龄区间'] = pd.cut(data_age['年龄'],
                       bins = [0,30,40,50,60],
                       labels = ['30岁以下','30-40岁','40-50岁','50岁以上'])
data_age
# 年龄区间数量统计
age_counts = data_age['年龄区间'].value_counts()
age_counts
# 数据结构重组
charts_data_age = [z for z in zip(age_counts.index,age_counts.tolist())]
charts_data_age

在对数据的掌握及分析变得愈加重要的当今时代，数据可视化作为提高用户对数据的理解程度，创新架构，增进体验的重要一环，一向富有表现力的Python语言应当可以发挥更大作用，优秀的pyechart第三方库即在这样的背景下诞生。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了pyecharts的使用，同时在学习pyecharts的过程中巩固了对于数据结构的重组，数据分箱，也建立起了对制作图形的标准型状的要求的高标准，以后会完善自己学习所得的知识。主要内容： python 数据 可视化 大屏；适用人群： Python 初学者， 数据分析 师，或有志从事 数据分析 工作的人员；准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。 1、 Pyecharts 图表； 2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）； 3、大屏看板-监控中心。三、使用库 1、 pyecharts 2、pymysql 3、BeautifulSoup 4、operator

文章目录 Pyecharts 可视化 Map世界地图柱状图、饼图 Pyecharts 组合图表 ECharts 是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库，有很多现成的图表类型和实例，而 Pyecharts 则是为了方便我们使用 Python 实现 ECharts 的绘图。使用 Pyecharts 制作 可视化 大屏，可以分为两步： 1、使用分别 Pyecharts 分别制作各类图形； 2、使用 Pyecharts 中的组合图表功能，将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。小五认为影响大屏美观最重要的两个因素就是：配色和布局！在本文中，会特意

import numpy as np from wordcloud import ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt import matplot

Pyecharts 是一个基于 Python 的数据 可视化 库，它可以帮助用户使用 Python 语言轻松地创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等等。而 Pyecharts 可视化 数据大屏则是利用 Pyecharts 库创建的一种数据 可视化 方式，它可以将多个图表组合在一起，形成一个完整的数据大屏展示。在创建 Pyecharts 可视化 数据大屏时，可以使用 Pyecharts 提供的组合图表方式，如Grid、Page、Tab、Timeline等，来实现多个图表的组合展示。同时，还可以通过调整图表的样式、颜色、标签等属性，来使数据大屏更加美观、直观、易于理解。