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& echarts 用marlkline画线 同时配置中含有datazoom，怎么设置markline
echarts 用marlkline画线 同时配置中含有datazoom，怎么设置markline
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数据科学--python（88）
Echarts是百度出的很有名
Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。
pip install pyecharts
通用配置项
xyAxis：直角坐标系中的 x、y 轴(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，又标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
WordCloud（词云图）
用户自定义
Grid 类：并行显示多张图
Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类：同一网页按顺序展示多图
Timeline 类：提供时间线轮播多张图
集成Flask&Django
开始使用：
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
from pyecharts import Bar
bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题")
bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90],is_more_utils=True)
bar.show_config()
bar.render()
Note： 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地，如果想要提供更多实用工具按钮，请在 add() 中设置 is_more_utils 为 True
主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
show_config()
打印输出图表的所有配置项
默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，支持 path 参数，设置文件保存位置，如 render(r”e:\my_first_chart.html”)，文件用浏览器打开。
再来介绍个新功能，如果想在一个网页内按顺序展示多个图的话，推荐使用 Page() 类。
1 、引入 Page
2、使用 Page.add() 增加图
3、使用 Page.render() 渲染网页
显示 多个图
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
from pyecharts import Bar, Scatter3D
from pyecharts import Page
page = Page()
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
page.add(bar)
import random
data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]
range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
'#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
scatter3D = Scatter3D("3D 散点图示例", width=1200, height=600)
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color)
page.add(scatter3D)
page.render()
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display: 'inlay-fix'echarts 用marlkline画线 同时配置中含有datazoom，怎么设置markline _ 礼仪服
echarts 用marlkline画线 同时配置中含有datazoom，怎么设置markline
数据视图ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队，是一个纯Javascript图表库，赋予了用户对数据进行挖掘，可交互，提供直观。创新的拖拽重计算、值域漫游等特性大大增强了用户体验，生动，可个性化定制的数据可视化图表，基于html5Canvas
ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队，基于html5Canvas，是一个纯Javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘.
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