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热图用颜色比较分类数据，可通过设置表单元格的大小和形状来增强这种基本热图，（比如大小越大颜色越深代表销售额越高）颜色图例反映出连续数据范围。
class pyecharts.charts.HeatMap(RectChart)
xxxxxxxxxxclass HeatMap( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts())func pyecharts.charts.HeatMap.add_yaxis
xxxxxxxxxxdef add_yaxis( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str,
# Y 坐标轴数据 yaxis_data: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
# 系列数据项 value: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
# 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,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
# 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,
# 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,)HeatMapItem：热力图数据项
xxxxxxxxxxclass HeatMapItem( # 数据项名称。 name: Optional[str] = None,
# 数据项的值。 value: Optional[Sequence] = 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】绘制热力图
xxxxxxxxxximport random from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts.faker import Faker value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)] hm = HeatMap()hm.add_xaxis(Faker.clock) hm.add_yaxis("series0", Faker.week, value) hm.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )hm.render_notebook()
【示例】带值
xxxxxxxxxxfrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts.faker import Faker import randomvalue = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]hm = HeatMap() hm.add_xaxis(Faker.clock) hm.add_yaxis("series0", Faker.week, value, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside")) hm.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-Label 显示"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )hm.render_notebook()
实时效果反馈
1. pyecharts模块中绘制热力图，需要导入 _______。
A pyecharts.charts.Pie
B pyecharts.charts.Bar
C pyecharts.charts.Line
D pyecharts.charts.HeatMap
2. pyecharts模块中绘制热力图，下划线处分别需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxfrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts.faker import Faker value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]hm = _________ hm.add_xaxis(Faker.clock) hm.add_yaxis("series0", Faker.week, value, label_opts=opts.LabelOpts( is_show=True, ________)) #显示值hm.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-Label 显示"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )hm.render_notebook()A HeatMap() position="left"
B heatMap() position="inside"
C HeatMap() position="top"
D HeatMap() position="inside"
答案
1=>D 2=>D