V0.5.X版本的pyecharts使用:
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]) bar #不需要bar.render(),直接bar就可以输出图片
V1.0.X版本的pyecharts使用:
from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar.render_notebook()
补充知识:使用PyEcharts绘制词云图及在jupyter中显示
PyEcharts绘制词云图时,需要注意,版本不同,对应的代码格式不一样,我这个用的是1,7版本的。之前版本的words是分为两部分当做参数传入进去的, 1.7将其合并为一个元组传入。
输出结果默认为html文件,在jupyter中显示结果时,需要添加worldcloud.render_notebook()。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud name = [ '嗨', '小子', '风控', '实战', '金融' , '机器学习', '深度学习', '神经网络学习', '反欺诈规则', '强制性规则', '算法', '西瓜书', '数据分析', '反欺诈', '数据挖掘', '评分卡', 'Xgboost', 'pySpark','python', 'pyEcharts'] value = [ 10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265] words=[(i,j) for i ,j in zip(name,value)] worldcloud=( WordCloud() .add("", words, word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词云实例")) ) worldcloud.render('dd.html') worldcloud.render_notebook() worldcloud.render_notebook() # 这句是用来在jupyter 中显示
输出结果:
以上这篇jupyter notebook 中输出pyecharts图实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
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