width=800, # 设置图表宽度为800像素 height=600, # 设置图表高度为600像素 ) ) # 显示图表 chart.save("chart.html...mark_bar(width=100) .encode(x="category", y="value") .properties(width=1000) ) # 显示图表 chart.save("chart.html..."y", "category", "size"], ) .properties(title="Faceted Scatter Plot") ) # 显示图表 chart.save("chart.html...chart = alt.vconcat(scatter_plot, bar_chart).configure(autosize="fit-x") # 保存图表为HTML文件 chart.save("chart.html
编辑文件views.py，增加2个视图函数 def chart(request): #显示html文件 return render(request, "chart.html") def...将line-time-series目录下的index.htm文件复制到django项目的templates目录下，重命名为chart.html 在django项目的static文件夹下，创建目录Highcharts...├── images │ │ └── favicon.ico │ └── js │ └── jquery-3.3.1.min.js └── templates ├── chart.html
编辑文件views.py，增加2个视图函数 def chart(request): #显示html文件 return render(request, "chart.html")def chart_json...将line-time-series目录下的index.htm文件复制到django项目的templates目录下，重命名为chart.html 在django项目的static文件夹下，创建目录Highcharts...├── images │ │ └── favicon.ico │ └── js │ └── jquery-3.3.1.min.js └── templates ├── chart.html
zooming启用/禁用缩放手势 panning启用/禁用平移手势 设置输出为HTML pandas_bokeh.output_file（'chart.html'） 除了Jupyter Notebook
使用G2绘图 G2-chart Api文档 https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/api/chart.html ? ?
如今你执行JSChart.html，你会看到同Chart.html 一样的效果。非常显然使用JavaScript 载入 图形，更方便，更直观。
图表的保存 最后的图表的保存，我们可以直接调用save()方法来保存，将对象保存成HTML文件，代码如下 chart.save("chart.html") 也可以保存成JSON文件，从代码上来看十分的相类似
encode( x='', y='', color='' ) # 保存json格式 chart.save('chart.json') # 保存HTML 网页格式 chart.save('chart.html
第 17 行如果被运行，该动态图被生成到 USDCNY Chart.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。...第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 BTCUSD Chart.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。...第 20 行如果被运行，该动态图被生成到 ETHUSD Chart.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
第 17 行如果被运行，该动态图被生成到 USDCNY Chart.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) render() 渲染图表并保存为 HTML 文件 bar.render("chart.html
stable/documentation/styles.html [2] 图表配置: https://www.pygal.org/en/stable/documentation/configuration/chart.html
/chart.html")# 直接渲染显示图表ch.render_notebook()运行后如下：图片这个简单说这么多，毕竟我们的目的不是这个的使用；可自行查看Pyecharts的官网。
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