python的绘图包pyecharts折线图中如何更改折线上面圆点的颜色？感谢！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-18 06:23 标签： echarts折线图

# 假如需要绘制地图，下列地图数据包需要安装

关于各种图形图表应使用的场景请参考，这里就不在重复。我们直接详情pyecharts的使用法。

柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来体现数据的大小。例如，下面我们绘制五个产品的销量条形图：

折线图是使用折线将各个数据点标志连接起来的图表，使用于展示数据的变化趋势。例如，我们下面使用折线图绘制过去一年销售额的变化趋势图：

直角坐标系上的散点图能使用来展示数据的x，y之间的关系。例如，下面我们随机生成300个点，用散点图来绘制在直角坐标系的分布情况。

箱形图是一种使用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它可以显示出一组数的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。例如，我们有三组数据，每组数据包括五个值分别是[最小值,下四分位数,中位数,上四分位数,最大值]，我们使用箱形图绘制每组数据。

饼图主要使用于体现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。例如，我们使用饼图来绘制各个产品在所有销量所占的比例。

地图主要使用于地理区域数据的可视化。下面我们在中国地图上展现北京和上海两地的数据。

我们简单的详情了如何用pyecharts绘制少量基本的图表。pyecharts里的很多细节都没有涉及，作为一篇入门文章不想陷入太多的细节中。后续有机会我们再继续探讨这些细节。

  • 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。

# 为渲染创建一个默认配置环境

Bar（柱状图/条形图）：柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小。

    x 坐标轴数据。需为类目轴，也就是不能是数值。 y 坐标轴数据。需为类目轴，也就是不能是数值。 数据项，数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』 3D 笛卡尔坐标系组的透明度（柱状的透明度），默认为 1，完全不透明。
  • color：只显示颜色，不受光照等其它因素的影响。
  • lambert：通过经典的 lambert 着色表现光照带来的明暗。

    地图类型。 从 v0.3.2+ 起，地图已经变为扩展包，支持全国省份，全国城市，全国区县，全球国家等地图，具体请参考  城市坐标所属国家。从 v0.5.7 引入，针对国际城市的地理位置的查找。默认为 中国。具体的国家/地区映射表参照 。更多地理坐标信息可以参考  是否开启鼠标缩放和平移漫游。默认为 True
    如果只想要开启缩放或者平移，可以设置成'scale'或者'move'。设置成 True 为都开启
"全国主要城市空气质量",

地图主要用于地理区域数据的可视化

  • 地图类型。 从 v0.3.2+ 起，地图已经变为扩展包，支持全国省份，全国城市，全国区县，全球国家等地图，具体请参考 
  • 用自定义的地图名称. 有些地图提供行政区号，name_map 可以帮助把它们转换成用户满意的地名。比如英国选区地图，伦敦选区的行政区号是 E ，把它转换成可读地名就需要这么一个字典

数据格式化处理函数，能够将源数据转化为符合 pyecharts 的数据。

  • key / keys：键值、属性访问方式的索引
  • default：默认值，用于选择单个属性
  • defaults：默认值字典，用于选择多个属性
  • getter：自定义访问回调函数

在此感谢各位大拿！！！ 

# 如果需要绘制地图，下列地图数据包需要安装

关于各种图形图表应用的场景请参考《数据之美――Python数据可视化1》，这里就不在重复。我们直接介绍pyecharts的用法。

柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小。例如，下面我们绘制五个产品的销量条形图：

折线图是用折线将各个数据点标志连接起来的图表，用于展现数据的变化趋势。例如，我们下面用折线图绘制过去一年销售额的变化趋势图：

直角坐标系上的散点图可以用来展现数据的x，y之间的关系。例如，下面我们随机生成300个点，使用散点图来绘制在直角坐标系的分布情况。

箱形图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。例如，我们有三组数据，每组数据包括五个值分别是[最小值,下四分位数,中位数,上四分位数,最大值]，我们用箱形图绘制每组数据。

饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。例如，我们用饼图来绘制各个产品在所有销量所占的比例。

地图主要用于地理区域数据的可视化。下面我们在中国地图上展示北京和上海两地的数据。

我们简单的介绍了如何使用pyecharts绘制一些基本的图表。pyecharts里的很多细节都没有涉及，作为一篇入门文章不想陷入太多的细节中。后续有机会我们再继续讨论这些细节。


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