Python数据分析目前最为热门的岗位操作。

想使用Python进行可视化分析，但是又不想写代码，测试，验证。可以交给ChatGPT，open AI 来进行操作。

 这样的动态图显示，我们只需要给ChatGPT发送一个指令，人工智能就能很快的实现这一操作。

请使用Python与Echarts做一个动态可视化条形图，图表分析的案例，随机不同维度与指标的数据，请写一个完整的实例并且可以运行，按年份进行动态显示

 Python完整代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.commons.utils import JsCode
import random

# 随机生成数据
data = []
for i in range(2010, 2021):
    data.append((str(i), [random.randint(100, 1000) for _ in range(5)]))

# 创建条形图
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px"))
    .add_xaxis([str(i) for i in range(2010, 2021)])
)

for i, dimension in enumerate(["维度1", "维度2", "维度3", "维度4", "维度5"]):
    bar.add_yaxis(
        dimension,
        [item[1][i] for item in data],
    )

# 设置动态显示
bar.add_js_funcs(
    """
    var dimensionList = ['维度1', '维度2', '维度3', '维度4', '维度5'];
    setInterval(function () {
        var dimension = dimensionList[Math.floor(Math.random() * dimensionList.length)];
        myChart.dispatchAction({
            type: 'legendToggleSelect',
            name: dimension
        });
    }, 1000);
    """
)

# 设置图表选项
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="动态条形图", subtitle="按年份显示"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
    legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"),
)

# 渲染图表
bar.render("dynamic_bar.html")

将上述代码在Pycharm中进行运行就可以得到图表可视化。

AIGC ChatGPT ，BI商业智能，
可视化Tableau，PowerBI ，FineReport，
数据库Mysql Oracle，Office， Python 
数据仓库Informatica
Excel 2021 函数全集，高级图表，大屏可视化
以上---案例实战：http://t.csdn.cn/zBytu

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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