实验|Pyecharts数据可视化分析—折线图

1. 实验介绍

本实验主要介绍折线图理论与基于Python的折线图实现。

1.1. 实验目的

掌握折线图基本使用场景，使用Python的Pyecharts模块实现折线图。

1.2. 知识点

• 折线图理论
• 折线图实现

2. 折线图理论

• 线图介绍：

线图也叫折线图，将值标注成点，并通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图。

• 使用场景：

数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反映事物随序列而发生变化的趋势，可以清晰展现增减趋势、增减速率、增减规律、峰值等特征。

• 线图优点：

能很好的展现沿某个维度的变化趋势；能比较多组数据在同一个维度上的趋势；适合展现较大的数据集。

• 线图缺点：

每张图上不适合展示太多条折线。

3. 折线图分类

4. 折线图实现

#折线图from pyecharts import Lineattr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]line =Line("折线图示例")#初始化图表，添加标题line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["max",'min'], mark_line=["average"])#加入A商家数据，并指定最大最小值用点标识，平均值用线标识line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["average"],mark_point=["max",'min'])#加入B商家数据，并指定最大最小值用点标识，平均值用线标识，设置平滑#line.show_config()line.render("line1.html")#输出图形line

输出结果：

5. 面积图实现

#面积图from pyecharts import Lineattr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]line =Line("折线图-面积图示例")#初始化图表，添加标题line.add("商家A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)#添加A商家数据，设置填充，透明度line.add("商家B", attr, v2, is_fill=True, area_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)#添加B商家数据，设置填充，透明度，颜色，平滑#line.show_config()line.render("line2.html")#输出图形line

输出结果：

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