实用技巧 | Pyecharts可视化渲染为图片保存

简介: 使用 pyecharts 渲染成图片一直是开发者比较关心的功能,pyecharts提供了 selenium、phantomjs 和 pyppeteer 三种方式


使用 pyecharts 渲染成图片一直是开发者比较关心的功能,pyecharts提供了 selenium、phantomjs 和 pyppeteer 三种方式。


更多介绍可以学习官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/render_images


首先需要安装上snapshot-selenium


pipinstallsnapshot-selenium-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com



测试代码如下:


frompyecharts.renderimportmake_snapshotfromsnapshot_seleniumimportsnapshotfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportSankeysankey=Sankey(
init_opts=opts.InitOpts(
width='1000px',
height='600px',
bg_color='#fff'    )
)
sankey.add(
'',
nodes,
links,
node_gap=0,
node_width=80,
pos_right='5%',
node_align='justify',
focus_node_adjacency=True,
linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(curve=0.5, opacity=0.2, color="source"),
label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', color='white'),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="#fff"),
)
print(":".join(["CSDN叶庭云", "https://yetingyun.blog.csdn.net/"]))
# sankey.render("./results/009.html")make_snapshot(snapshot, sankey.render(), "Pyecharts生成图片.png")


关键代码:


frompyecharts.renderimportmake_snapshotfromsnapshot_seleniumimportsnapshot# 渲染的html保存为png图片make_snapshot(snapshot, sankey.render(), "Pyecharts生成图片.png")


结果如下:



目录
相关文章
|
9月前
|
数据可视化 Python
堆叠柱状图(pyecharts足矣 既好看又简单
堆叠柱状图(pyecharts足矣 既好看又简单
510 0
|
9月前
|
存储 索引 Python
python字典:怎么取出key对应的值
python字典:怎么取出key对应的值
286 0
|
JavaScript 数据可视化 定位技术
手把手教你用Pyecharts绘制地图~
大家好,我是志斌~ 今天来给大家分享一下如何用Pyecharts绘制地图。
2420 0
|
SQL 前端开发 关系型数据库
LLM大模型实战 —— DB-GPT阿里云部署指南
DB-GPT 是一个实验性的开源应用,它基于FastChat,并使用vicuna-13b作为基础模型, 模型与数据全部本地化部署, 绝对保障数据的隐私安全。 同时此GPT项目可以直接本地部署连接到私有数据库, 进行私有数据处理, 目前已支持SQL生成、SQL诊断、数据库知识问答、数据处理等一系列的工作。
9214 2
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
RGCN的torch简单案例
RGCN 是指 Relational Graph Convolutional Network,是一种基于图卷积神经网络(GCN)的模型。与传统的 GCN 不同的是,RGCN 可以处理具有多种关系(边)类型的图数据,从而更好地模拟现实世界中的实体和它们之间的复杂关系。 RGCN 可以用于多种任务,例如知识图谱推理、社交网络分析、药物发现等。以下是一个以知识图谱推理为例的应用场景: 假设我们有一个知识图谱,其中包含一些实体(如人、物、地点)以及它们之间的关系(如出生于、居住在、工作于)。图谱可以表示为一个二元组 (E, R),其中 E 表示实体的集合,R 表示关系的集合,每个关系 r ∈ R
1462 0
|
存储 自然语言处理 数据处理
信息抽取UIE(二)--小样本快速提升性能(含doccona标注
需求跨领域跨任务:领域之间知识迁移难度高,如通用领域知识很难迁移到垂类领域,垂类领域之间的知识很难相互迁移;存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。 - 定制化程度高:针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务,需要开发不同的模型,开发成本和机器资源消耗都很大。 - 训练数据无或很少:部分领域数据稀缺,难以获取,且领域专业性使得数据标注门槛高。
信息抽取UIE(二)--小样本快速提升性能(含doccona标注
Python绘图神器Matplotlib、Echarts、Pyecharts 和 Plotly ——可绘制各种图
Python绘图神器Matplotlib、Echarts、Pyecharts 和 Plotly ——可绘制各种图
Python绘图神器Matplotlib、Echarts、Pyecharts 和 Plotly ——可绘制各种图
|
数据可视化 Python
神操作!用 Python 操作 xmind 绘制思维导图!
在平时的工作中当我们要总结一些知识的时候就需要一款工具来画画流程图,这里推荐 XMind 软件,用 Xmind 绘制的思维导图看起来思路清晰,那么今天的文章介绍关于思维导图的相关知识以及用 Python 如何操作 Xmind 绘制思维导图。
1829 0
神操作!用 Python 操作 xmind 绘制思维导图!
|
Web App开发 JavaScript 前端开发
Vue系列教程(04)- VsCode断点调试(Debugger for Chrome)
Vue系列教程(04)- VsCode断点调试(Debugger for Chrome)
432 0
|
数据可视化 Python
【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码
【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码
464 0

热门文章

最新文章