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散点图主要用来查看相关性。
class pyecharts.charts.Scatter(RectChart)
xxxxxxxxxxclass Scatter( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts())func pyecharts.charts.Scatter.add_yaxis
xxxxxxxxxxdef add_yaxis( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str,
# 系列数据 y_axis: Sequence,
# 是否选中图例 is_selected: bool = True,
# 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。 xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。 yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 系列 label 颜色 color: Optional[str] = None,
# 标记的图形。 # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', # 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none' # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。 symbol: Optional[str] = None,
# 标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示宽和高， # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。 symbol_size: Numeric = 10,
# 标记的旋转角度。注意在 markLine 中当 symbol 为 'arrow' 时会忽略 symbolRotate 强制设置为切线的角度。 symbol_rotate: types.Optional[types.Numeric] = None,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(position="right"),
# 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts` markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,
# 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts` markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,
# 图表标域，常用于标记图表中某个范围的数据，参考 `series_options.MarkAreaOpts` markarea_opts: types.MarkArea = None,
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts` tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
# 可以定义 data 的哪个维度被编码成什么。 encode: types.Union[types.JSFunc, dict, None] = None,)ScatterItem：散点图数据项
xxxxxxxxxxclass ScatterItem( # 数据项名称。 name: Union[str, Numeric] = None,
# 数据项值。 value: Union[str, Numeric] = None,
# 单个数据标记的图形。 # ECharts 提供的标记类型包括 # 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none' # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。 # 可以通过 'path://' 将图标设置为任意的矢量路径。 symbol: Optional[str] = None,
# 单个数据标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字 # 也可以用数组分开表示宽和高，例如 [20, 10] 表示标记宽为20，高为10。 symbol_size: Union[Sequence[Numeric], Numeric] = None,
# 单个数据标记的旋转角度（而非弧度）。正 symbol_rotate: Optional[Numeric] = None,
# 如果 symbol 是 path:// 的形式，是否在缩放时保持该图形的长宽比。 symbol_keep_aspect: bool = False,
# 单个数据标记相对于原本位置的偏移。 symbol_offset: Optional[Sequence] = None,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts` tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,)【示例】绘制散点图
xxxxxxxxxxfrom pyecharts.charts import Scatter import pyecharts.options as opts from random import randint,random x = [random()*100 for i in range(100)] y = [random()*100 for i in range(100)] sca = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="500px", height="300px")) sca.add_xaxis(xaxis_data=x) sca.add_yaxis(series_name="",y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), #symbol_size =20 )sca.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) sca.render_notebook()
xxxxxxxxxxfrom pyecharts.charts import Scatter from pyecharts import options as opts from random import randint,random x = [randint(1,100) for i in range(10)] y = [randint(1,100) for i in range(10)] sca = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="500px", height="300px")) sca.add_xaxis(xaxis_data=x) sca.add_yaxis(series_name="",y_axis=y) sca.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size"),)sca.render_notebook()
实时效果反馈
1. pyecharts模块中绘制散点图，需要导入 _______。
A pyecharts.charts.Pie
B pyecharts.charts.Bar
C pyecharts.charts.Line
D pyecharts.charts.Scatter
2. pyecharts模块中绘制散点图，下划线处分别需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxfrom pyecharts.charts import Scatter import pyecharts.options as opts from random import randint,random x = [random()*100 for i in range(100)] y = [random()*100 for i in range(100)] sca = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="500px", height="300px")) sca.add_xaxis(xaxis_data=______) sca.add_yaxis(series_name="",y_axis=_______, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), #symbol_size =20 )sca.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) sca.render_notebook()A x y
B x x
C y x
D y y
答案
1=>D 2=>A