1.复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基（附Python源码）
2.使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制
3.Echart：入门可视化科研人必备
4.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
5.pyecharts使图表居中
6.Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码

复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基（附Python源码）

       当面临复杂流量关系的可视化展示，桑基图无疑是一个高效的选择，尤其在Python编程中，只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉，holmes源码借助Python库也能轻松操作。

       桑基图是一种强大的工具，常用于展示诸如人口流动（如跨国城市）、互联网用户行为（如产品页面浏览）或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成，边代表数据流，节点代表分类，线条宽度则表示流量大小，直观呈现数据分布与结构对比。

       以下是制作桑基图的四个步骤：

       第一步，整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表，无论关系层次多深，都应包含其中。

       第二步，创建节点字典。收集所有独特的大型spring项目源码节点（包括出发点和目标点），以字典形式存储，确保键值对为"{ 'name': '节点名'}"，否则可能导致绘制空白图。

       第三步，构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典，如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0}，表示从节点A流向节点B的流量为。

       最后，利用Python库，如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下，桑基图为横向，通过orient参数调整为竖向。比如，设置orient='vertical'，并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示，确保垂直方向的美观性。

       一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。

使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制

       第一章：实例演示

       这里提供一个具体的操作实例，展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图，以及如何进行个性化地图定制。比特币源码框架

       在开始之前，请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。当前演示的版本为 1.9.1，新版本已无需单独安装地图。

       我们将使用随机生成的数据来展示中国各省份的示例。

       实例1：添加数据项，默认中国地图显示

       首先，我们演示如何添加一组数据，运行后会生成一个 HTML 文件，通过打开文件即可查看生成的地图。

       接下来，我们将演示如何添加两组数据，只需在之前的基础上调用 add() 函数即可，操作简便。

       实例2：完整源码

       为方便读者实践，我们提供了一段完整源码，直接运行即可。

       第二章：常用配置项及参数解析

       在使用 pyecharts 绘制地图时，有许多配置项和参数可以进行个性化定制。

       配置项1：设置是否默认选中

       默认情况下，地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为，这样地图就不会自动显示数据。rocketmq的源码解析

       配置项2：设置地图颜色类型是否分段显示

       通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围，is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。

       配置项3：缩放和平移配置

       启用 is_roam 参数可以实现地图的缩放和平移功能。默认情况下，用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图，同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。

       配置项4：关闭图形标记

       通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记，这样地图上就不会显示任何点。

       配置项5：关闭标签名称显示

       使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示，使得地图上省份的名称不被展示。

       配置项6：颜色设置

       可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色，例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时，通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色，其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。

       配置项7：地图画布初始化大小

       通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小，例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。

       通过以上配置，可以实现对地图的全面定制，满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助，网页商城源码html请给予支持。

Echart：入门可视化科研人必备

       在参加一个数据分析竞赛时，发现研一师妹对R语言不太熟练，使用ggplot绘制图形学习成本较高。于是引入了Echart，一个强大的可视化工具，让绘制美观图形变得简单。Echart官网提供了大量实例，只需修改源代码数据即可得到所需的简约清新图表。以下是我们在报告中使用Echart绘制的部分图形。

       对于Python用户，可以通过pyecharts库在Python环境中使用Echart。pyecharts官网提供了详细的使用教程和pyecharts-gallery，用于展示各种图表。无论是在本地环境还是Notebook环境中，甚至输出PNG用于科技论文发表，均能轻松实现。

       对于R语言用户，echarts4r是一个不错的接口，提供了从入门到应用的详细教程。通过《统计之都》公众号的一篇推文了解更多信息。echarts4r让R语言用户也能享受到Echart的强大功能。安装方式和相关教程在参考文献中提供。

       以下展示的是使用Echart绘制的一些可视化结果，效果良好。通过Echart，无论是初学者还是经验丰富的数据分析师，都能快速上手，绘制出高质量的图表，为数据分析和展示工作提供强大的支持。

       参考资料包括Echart官网、pyecharts官网、pyecharts-gallery、echarts4r官网和相关教程链接。通过这些资源，用户可以深入了解并灵活运用Echart进行数据可视化。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

pyecharts使图表居中

              åœ¨ç½‘上找了很多使用pyecharts的方法看看能不能使生成的图表居中，可惜没有找到。后来看了看pyecharts给的源码，找到了生成html的模板源码文件，加了margin等css在里面就行了。

               æˆ‘çš„python使用的是anaconda，修改文件夹下的engine.py文件。

                åœ¨é‡Œé¢æ’å…¥margin等，再次生成html文件就可以啦！！！

                觉得好的话，记得支持一下哦！！！

Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码

       想通过Python学习编程的朋友们，不妨关注一下我们的公众号Python日志，这里提供丰富的资源，定期分享Python相关的小知识，为你的编程之旅添砖加瓦。若你对附带源码的我的世界小游戏感兴趣，只需在公众号回复“我的世界”，即可获取。

       为了实现这个小游戏，我们需要搭建相应的开发环境，具体包括Python版本（3.7.8）以及一些辅助模块，如requests、tqdm、pyfreeproxy和pyecharts等。同时，利用Python自带的模块，我们能够快速上手并进行游戏的开发。

       游戏开发的步骤分为几个关键环节，首先是安装Python并将其添加到环境变量中，随后利用pip工具安装所有必要的模块，确保开发环境的完整性。

       在实现游戏功能时，我们首先定义了游戏的玩法：通过ESC键释放鼠标并关闭窗口。接下来，我们开始构建游戏的核心——窗口类。尽管代码篇幅较长，但关键在于通过合理设计，实现游戏的基本交互逻辑，如移动、建筑创建与退出等。具体实现细节及完整代码，我们建议大家直接访问公众号Python日志，回复“我的世界”获取，以获得更直观的学习体验。

BUG解决Pyecharts 3D柱状图X轴显示不全问题

       ♋ 写在前头：今天用pyecharts绘制了一个3D柱状图，本想展示一下高级功能，却遭遇质疑。下面是“打脸现场”：

       原本应有十个数据，却只显示了五个，这让人难以接受，尤其是强迫症患者。

       ♋第一步：既然遇到了问题，首先要做的是在网上搜索解决方案。我尝试了以下两种方法：

       遗憾的是，这两种方法都无法解决3D作图中的问题，只能在2D作图中使用，这让我非常沮丧。

       难道我就要放弃吗？不，我决定继续研究。

       ♋第二步：既然常规方法无效，我只能深入源码。首先，我查看了Bar3D的源码：

       然而，似乎没有找到有价值的线索。于是，我决定查看Axis3DOpts的定义：

       令我惊讶的是，我发现了一个熟悉的参数interval，这不是和2D作图中的解决方法一样吗？于是，我尝试将其加入3D作图中：

       经过一番操作，奇迹出现了！问题得到了解决，我终于可以庆祝胜利了。

       ♋最后的最后：感谢大家的阅读，希望有缘，江湖再见。如果觉得有帮助，不妨点赞支持一下。