python绘制漏斗图步骤详解

yipeiwu_com6年前Python基础

pyecharts中的Funnel函数可以绘制漏斗图,自动根据数据大小生成由大到小自上而下排列的一个漏斗样的图形。

1、导入Funnel模块。

from pyecharts import Funnel

2、初始化图形参数。

funnel = Funnel("漏斗图", width=600, height=400, title_pos='center')

3、输入数据并绘图。

funnel.add("商品交易行为记录数据", ['浏览','加入购物车','下单','支付','交易成功'], [40000,18000,10000,8500,8000], is_label_show=True,label_formatter='{b} {c}',label_pos="outside",legend_orient='vertical', legend_pos='left')

这里legend_orient、legend_pos分别表示图例的方向和位置,label_formatter为数据标签显示格式,{a}展示系列名称,{b}展示数据项名称,{c}展示数据项数值, {d}展示数值百分比。

4、保存并查看图形。

funnel.render()

5、显示百分比。

funnel = Funnel("整体转化率", "图中的比例表示该行为下的用户数占总用户数(6万)的比例",width=600, height=400, title_pos='center')

funnel.add("商品交易行为记录数据", ['浏览','加入购物车','下单','支付','交易成功'], [int(100*i/60000) for i in [40000,18000,10000,8500,8000]], is_label_show=True,label_formatter='{b} {c}%',label_pos="outside",

      legend_orient='vertical', legend_pos='left')

注意:这里百分比做了一些处理。而单独用{d}展示意义不一样。

6、保存并展示数据。

funnel.render(‘data.html')

相关文章

Python语言描述机器学习之Logistic回归算法

Python语言描述机器学习之Logistic回归算法

本文介绍机器学习中的Logistic回归算法,我们使用这个算法来给数据进行分类。Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法,并且适用于数值型和标称型数据,例如,我们...

python实现批量nii文件转换为png图像

之前介绍过单个nii文件转换成png图像: /post/165693.htm 这里介绍将多个nii文件(保存在一个文件夹下)转换成png图像。且图像单个文件夹的名称与nii名字相同。...

python多线程http压力测试脚本

本文实例为大家分享了python多线程http压力测试的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #coding=utf-8 import sys import time import...

Python下的subprocess模块的入门指引

Python下的subprocess模块的入门指引

在熟悉了Qt的QProcess以后,再回头来看python的subprocess总算不觉得像以前那么恐怖了。 和QProcess一样,subprocess的目标是启动一个新的进程并与之进...

Python中的装饰器用法详解

本文实例讲述了Python中的装饰器用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下:@m...