radar_data2 = [[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]]

//设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同

schema = [

("Jan", 5), ("Feb",10), ("Mar", 10),

("Apr", 50), ("May", 50), ("Jun", 200),

("Jul", 200), ("Aug", 200), ("Sep", 50),

("Oct", 50), ("Nov", 10), ("Dec", 5)

]

//传入坐标

radar.config(schema)

radar.add("降水量",radar_data1)

//一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色

radar.add("蒸发量",radar_data2,item_color="#1C86EE")

radar.render()

 

散点图-scatter

from pyecharts import Scatter

scatter = Scatter("散点图", "一年的降水量与蒸发量")

//xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置

scatter.add("降水量与蒸发量的散点分布", data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸发量",

yaxis_name_gap=40)

scatter.render()

 

图表布局 Grid

由于标题与图表是属于两个不同的控件，所以这里必须对下方的图表Line进行标题位置设置，否则会出现标题重叠的bug。

from pyecharts import Grid

//设置折线图标题位置

line = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量",title_top="45%")

line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)

line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)

grid = Grid()

//设置两个图表的相对位置

grid.add(bar, grid_bottom="60%")

grid.add(line, grid_top="60%")

grid.render()

 

from pyecharts import Overlap

overlap = Overlap()

bar = Bar("柱状图-折线图合并", "一年的降水量与蒸发量")

bar.add("降水量", columns, data1, mark_point=["max", "min"])

bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_point=["max", "min"])

overlap.add(bar)

overlap.add(line)

overlap.render()

 

总结

导入相关图表包

进行图表的基础设置，创建图表对象

利用add()方法进行数据输入与图表设置(可以使用print_echarts_options()来输出所有可配置项)

利用render()方法来进行图表保存