Advertisement

利用pyecharts库和Python绘制Bar3D图表并读取json数据

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程介绍如何使用Python中的pyecharts库来创建三维柱状图(Bar3D)，同时展示从JSON文件中读取数据的方法，助力数据分析与可视化。 绘制结果展示 ```python import json from pyecharts import Bar3D f = open(bar3ds.json, encoding=gbk) data = json.load(f) x_axis = data[x_axis] y_axis = data[y_axis] range_color = data[range_color] data_list = data[data] bar3d = Bar3D(3D柱状图, width=2000, height=2000) bar3d.add(, x_axis, y_axis, data_list) ``` 这段代码用于读取一个包含绘图数据的JSON文件，并使用Pyecharts库中的Bar3D类创建和展示三维柱状图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用pyecharts库和Python绘制Bar3D图表并读取json数据
    优质
    本教程介绍如何使用Python中的pyecharts库来创建三维柱状图(Bar3D)，同时展示从JSON文件中读取数据的方法，助力数据分析与可视化。 绘制结果展示 ```python import json from pyecharts import Bar3D f = open(bar3ds.json, encoding=gbk) data = json.load(f) x_axis = data[x_axis] y_axis = data[y_axis] range_color = data[range_color] data_list = data[data] bar3d = Bar3D(3D柱状图, width=2000, height=2000) bar3d.add(, x_axis, y_axis, data_list) ``` 这段代码用于读取一个包含绘图数据的JSON文件，并使用Pyecharts库中的Bar3D类创建和展示三维柱状图。
     
  • 使用Python读取数据并绘制图形
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python进行数据分析，并通过常用库如pandas和matplotlib来读取、处理及可视化各类数据。 使用Python读取数据并绘制图表的方法包括：从txt文件读取数据，并利用matplotlib库中的plot函数进行绘图。
     
  • 利用Python的matplotlib库读取CSV文件并绘制混合图表
    优质
    本教程介绍如何使用Python的matplotlib库从CSV文件中提取数据，并展示如何结合多种图表类型进行数据可视化分析。 效果展示 使用Python代码进行数据分析与可视化： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv(taobao_data.csv, index_col=位置) data.drop([宝贝, 卖家], inplace=True, axis=1) data = data.groupby([位置]).mean().sort_values(by=成交数量) print(data.head()) fig, axes = plt.subplots(2, 2) ``` 这段代码首先导入了必要的库，然后从CSV文件中读取数据，并对特定列进行处理。接下来计算每个地点的平均值并按“成交数量”排序，最后输出前几行的数据并创建一个图表布局以便后续绘图使用。
     
  • 用C#读取数据库数据并绘制柱状图
    优质
    本教程介绍如何使用C#编程语言连接数据库，并从其中提取相关数据，最后利用获取的数据制作直观的柱状图进行展示。 在统计分析及报表设计中，使用C#根据数据库中的内容绘制柱形图是一项常见的技巧。请注意，在连接到数据库之后再进行测试以确保能够正确显示柱状图。相关数据库文件位于database文件夹下。运行环境为Visual Studio 2010。
     
  • 利用pyecharts库在Python中读取csv文件并生成词云图
    优质
    本教程介绍如何使用Python编程语言结合Pyecharts库来读取CSV文件中的数据，并基于这些数据生成美观的词云图，帮助用户直观了解文本信息的关键词汇。 效果展示 使用Python代码生成词云： ```python from pyecharts import WordCloud import pandas as pd # 读取数据文件 wd = pd.read_csv(cp.csv) # 提取关键词和词频值 word = [i[0] for i in wd[[关键词]].values] value = [i[0] for i in wd[[词频]].values] # 创建WordCloud对象并设置参数 wordCloud = WordCloud(width=2000, height=2000) wordCloud.add(词云, word, value, word_size_range=[10, 120], shape=star) ``` 这段代码使用`pyecharts`库和读取的CSV文件数据生成一个星形形状的词云图。
     
  • 使用VB.NET从TXT文件读取数据并绘制图表
    优质
    本教程介绍如何利用VB.NET编程语言从TXT文件中提取数据，并将这些数据通过图表形式直观展示出来，适合初学者学习。 这是我自己编写的一个程序，可以从txt文件中读取数据并进行图像绘制。该程序参考了大量资料，具有一定的借鉴意义。
     
  • 利用pyecharts库在Python中通过json数据创建漏斗图
    优质
    本教程介绍如何使用Python的pyecharts库结合json格式的数据来构建美观且信息丰富的漏斗图，适合数据分析和展示需求。 绘制效果展示 ```python import json from pyecharts import Funnel with open(pies.json, encoding=gbk) as f: data = json.load(f) print(data) name = data[name] sales = data[sales] sales_volume = data[sales_volume] print(name, sales, sales_volume) funnel = Funnel(width=1000) # is_label_show=True 设置是否显示标签 ```
     
  • 利用pyecharts在Python中绘制关联图
    优质
    本教程介绍如何使用Python库Pyecharts来创建和展示复杂的关联图，帮助读者理解数据间的复杂关系。 本段落主要介绍了如何使用Python的pyecharts库来绘制关联图，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中需要这方面知识的人士具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以查阅相关资料进行深入学习。
     
  • 使用Python从Excel表格中读取数据并绘制折线图和柱状图的方法
    优质
    本篇文章介绍了如何利用Python语言从Excel文件中提取数据，并运用matplotlib库进行折线图与柱状图的可视化展示，帮助读者掌握数据分析的基本技能。 今天给大家分享如何使用Python读取Excel表格，并利用其中的数据绘制柱状图和折线图。只需要几行代码即可实现这一功能。 首先需要安装一个用于操作Excel的库，即`xlrd`。在安装了Python之后，在DOS命令提示符下输入 `pip install xlrd` 即可完成安装；如果这种方法无效，则可以尝试使用 `python -m pip install xlrd` 进行安装。 以下是读取本地Excel文件的代码示例： ```python import xlrd data = xlrd.open_workbook(rC:\\Users\\ASUS\\Desktop\\txt1\\python3\\yxz2.xlsx) table = data.sheets()[0] # 或者使用 table = data.sheet_by_index(0) 来获取第一个工作表 ``` 后续会附上完整的代码和截图。