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查看时间维度趋势变化，可以使用折线图。
class pyecharts.charts.Line(RectChart)
xxxxxxxxxxclass Line( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts())func pyecharts.charts.Line.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: types.Sequence[types.Union[opts.LineItem, dict]],
# 是否选中图例 is_selected: bool = True,
# 是否连接空数据，空数据使用 `None` 填充 is_connect_nones: bool = False,
# 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,
# 是否显示 symbol, 如果 false 则只有在 tooltip hover 的时候显示。 is_symbol_show: bool = True,
# 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: Union[Numeric, Sequence] = 4,
# 数据堆叠，同个类目轴上系列配置相同的 stack 值可以堆叠放置。 stack: Optional[str] = None,
# 是否平滑曲线 is_smooth: bool = False,
# 是否裁剪超出坐标系部分的图形。折线图：裁掉所有超出坐标系的折线部分，拐点图形的逻辑按照散点图处理 is_clip: bool = True,
# 是否显示成阶梯图 is_step: bool = False,
# 是否开启 hover 在拐点标志上的提示动画效果。 is_hover_animation: bool = True,
# 折线图所有图形的 zlevel 值。 # zlevel用于 Canvas 分层，不同zlevel值的图形会放置在不同的 Canvas 中，Canvas 分层是一种常见的优化手段。 # zlevel 大的 Canvas 会放在 zlevel 小的 Canvas 的上面。 z_level: types.Numeric = 0,
# 折线图组件的所有图形的z值。控制图形的前后顺序。z值小的图形会被z值大的图形覆盖。 # z 相比 zlevel 优先级更低，而且不会创建新的 Canvas。 z: types.Numeric = 0,
# 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,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
# 线样式配置项，参考 `series_options.LineStyleOpts` linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict] = opts.LineStyleOpts(),
# 填充区域配置项，参考 `series_options.AreaStyleOpts` areastyle_opts: Union[opts.AreaStyleOpts, dict] = opts.AreaStyleOpts(),
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,)LineItem：折线图数据项
xxxxxxxxxxclass LineItem( # 数据项名称。 name: Union[str, Numeric] = None,
# 数据项的值 value: Union[str, Numeric] = None,
# 单个数据标记的图形。 symbol: Optional[str] = None,
# 单个数据标记的大小 symbol_size: Union[Sequence[Numeric], Numeric] = None,
# 单个数据标记的旋转角度（而非弧度）。 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】线图
xxxxxxxxxximport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.faker import Fakerline = Line()line.set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True) ))line.add_xaxis(xaxis_data=Faker.choose())line.add_yaxis(series_name='商家A',y_axis=Faker.values())line.add_yaxis(series_name='商家B',y_axis=Faker.values())line.render_notebook()
【示例】圆滑线条
xxxxxxxxxximport pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker line = Line() line.add_xaxis(Faker.choose()) line.add_yaxis("商家 A", Faker.values(), is_smooth=True) line.add_yaxis("商家 B", Faker.values(), is_smooth=True)line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth")) line.render_notebook()
【示例】Line-MarkPoint
xxxxxxxxxximport pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker x, y = Faker.choose(), Faker.values() line= Line()line.add_xaxis(x) line.add_yaxis( "商家 A", y, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(name="自定义标记点", coord=[x[2], y[2]], value=y[2])] ), )line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkPoint（自定义）")) line.render_notebook()
实时效果反馈
1. pyecharts模块中绘制折线图，需要导入 _______。
A pyecharts.charts.Pie
B pyecharts.charts.Bar
C pyecharts.charts.Line
2. pyecharts模块中绘制折线图，下划线处分别需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxximport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.faker import Fakerline = _________line.set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True) ))line.add_xaxis(xaxis_data=Faker.choose())line.add_yaxis(series_name='商家A',y_axis=Faker.values())line.add_yaxis(series_name='商家B',y_axis=Faker.values())#在notebook中展示___________A Line() line.render()
B Line() line.render_notebook()
C line() line.render_notebook()
答案
1=>C 2=>B