pyecharts如何使用formatter回调函数的问题
pyecharts使用formatter回调函数
说明
笔者使用的pyecharts版本是1.7.1，如果使用0.x版本不知道是否可行，因为两个版本代码差异较大。
查看官方文档发现，formatter参数支持字符串模板和回调函数两种形式，其中字符串模板显示有四个选项：{a}（系列名称），{b}（数据名称），{c}（数值数组）, {d}（无）。
如下图：
可以使用formatter=‘{c}’显示数值，将其写入LabelOpts里，.add()代码如下：
.add(
type_="effectScatter",
series_name="",
data_pair=data,
symbol_size=10,
effect_opts=opts.EffectOpts(),
label_opts=opts.LabelOpts(
position="top",
is_show=True, #is_show是否显示标签,点上面的内容
formatter='{c}',
),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
is_selected=True, #选中图例
)运行尝试一下，如图：
发现每个散点上方显示的的一个数组[经度值，纬度值，数据值]，但是我只想要显示数据值。
笔者查了很多帖子最后又查了官方文档，发现可以使用回调函数解决。
代码如下：首先要导入一个包：
from pyecharts.commons.utils import JsCode
然后为formatter参数写回调函数，.add()代码如下：
.add(
type_="effectScatter",
series_name="",
data_pair=data,
symbol_size=10,
effect_opts=opts.EffectOpts(),
label_opts=opts.LabelOpts(
position="top",
is_show=True, #is_show是否显示标签,点上面的内容
formatter=JsCode( #formatter为标签内容格式器{a}：系列名;{b}：数据名;{c}：数值数组也可以是回调函数
"""function(params) {
if ('value' in params.data) {
return params.data.value[2];
}
}"""
),#显示数据，可以去掉经纬度只显示数值return params.data.value[2] + ': ' + params.data.value[0]+': ' + params.data.value[1];
),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
is_selected=True, #选中图例
)通过params.data.value[i]可以显示数组对应的值，例如params.data.value[0]显示经度值；params.data.value[1]显示纬度值；params.data.value[2]显示数据值。
params.data.name可以显示数据名。
运行看一下，如图：
可以看到，显示的正是数据值。
用Jupyter Notebook来调试pyecharts中的formatter回调函数
在pyecharts中，各种Label等文字输出可以用formatter进行格式化。
但formatter那个写法看起来实在让人费解，还要各种图形的命名规则不同。
而formatter 可以接收一个回调函数来格式化出书。我发现这个回调函数居然是直接写js代码。既然它会直接渲染到前端的javascript中，那么我们可以直接加入console.log来输出params，看看里面到底是什么。
console.log的输出在哪里看？用jupyter notebook来运行你的pyechart代码，然后直接在浏览其中F12打开开发调试工具，就可以在console中看到输出了。
当然也不一定要用Jupyter notebook。pyecharts直接输出html后，在浏览器中打开，然后f12也行。不过用Jupyter notebook会方便很多，直接在浏览其中修改代码，直接看结果，直接调试。
formatter=JsCode(
"""function(params) {
console.log(params.data);
return params.data[2];
}"""
)总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要为大家详细介绍了python基于tkinter图形化编程实现简易计算器功能，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2022-07-07
这篇文章主要介绍了pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2021-06-06
这篇文章主要介绍了Django之使用内置函数和celery发邮件的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-09-09
Keras搭建孪生神经网络Siamese network比较图片相似性
这篇文章主要为大家介绍了Keras搭建孪生神经网络Siamese network比较图片相似性，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-05-05
这篇文章主要介绍了Python pyasn库实现ASN.1数据结构的解析和生成实例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2024-01-01
关于python验证码识别，主要方法有几类：一类是通过对图片进行处理，然后利用字库特征匹配的方法，一类是图片处理后建立字符对应字典，还有一类是直接利用ocr模块进行识别。不管是用什么方法，都需要首先对图片进行处理，于是试着对下面的验证码进行分析2016-01-01
这篇文章主要介绍了python-redis-lock分布式锁的问题,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2021-10-10
这篇文章主要介绍了Python调用腾讯API进行人脸身份证比对,简单介绍了调用腾讯云API步骤，通过完整代码展示与结果，需要的朋友可以参考下2022-04-04
这篇文章主要为大家介绍了python神经网络学习利用PyTorch进行回归运算的实现代码，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-05-05
这篇文章主要为大家介绍了python实现GATK多线程加速示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-07-07
最新评论