本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Heatmap（热力图 时需要使用的设置参数和常用模板案例，可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。
使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本 。
HeatMap：热力图
1.基本设置
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class HeatMap( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts())def add_yaxis( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str, # Y 坐标轴数据 yaxis_data: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]], # 系列数据项 value: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]], # 是否选中图例 is_selected: bool = True, # 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, # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(), # 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, # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,) |
2.热力图数据项
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class HeatMapItem( # 数据项名称。 name: Optional[str] = None, # 数据项的值。 value: Optional[Sequence] = 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,) |
Demo 举例
1.基础热力图
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import randomfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMapfrom pyecharts.faker import Fakervalue = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]c = ( HeatMap() .add_xaxis(Faker.clock) .add_yaxis( "", Faker.week, value, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="基础热力图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )# .render("基础热力图.html"))c.render_notebook() |
以上就是Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图的详细内容，更多关于Python Pyecharts制作Heatmap热力图的资料请关注服务器之家其它相关文章！
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