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pyecharts繪制儀表盤的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2024年07月01日 10:58:30   作者：積跬步，慕至千里  
有時(shí)候大家想把自己繪制好的可視化圖片集中到一個(gè)頁面,整合成儀表盤,集中給同事或者他人來呈現(xiàn),但又不知道該怎么做,今天小編就來分享一個(gè)pyecharts繪制儀表盤的實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

一、儀表盤

在數(shù)據(jù)分析中，儀表盤圖（dashboard）的作用是以一種簡(jiǎn)潔、圖表化的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵指標(biāo)和核心信息，以幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的情況，并從中提取關(guān)鍵見解。

儀表盤圖通常由多個(gè)圖表、指標(biāo)和指示器組成，可以根據(jù)用戶需求定制，用來監(jiān)控和分析關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)趨勢(shì)、關(guān)聯(lián)關(guān)系等。

二、實(shí)現(xiàn)代碼

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot
import os


gauge = (
    Gauge()
    .add("", [("電量", 90)], split_number=5)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="電池電量?jī)x表圖", subtitle="示例"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    .set_series_opts(
        axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(

                color=[[0.2, "#c23531"], [0.8, "#63869e"], [1, "#91c7ae"]],
                width=30,
            )
        ),
        splitline_opts=opts.SplitLineOpts(

            is_show=True,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3, color="auto"),
        ),
    )
)
#gauge.render("customized_gauge.html")



# 渲染圖形為HTML文件
make_snapshot(snapshot, gauge.render(), "儀表盤.png")

# 判斷文件是否存在，并打印文件路徑
if os.path.isfile("儀表盤.png"):
    print("圖像保存成功，文件路徑為：" + os.path.abspath("儀表盤.png"))
else:
    print("圖像保存失敗")

到此這篇關(guān)于pyecharts繪制儀表盤的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制儀表盤內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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