文章目录
- 专栏导读
- 1. 基础柱状图
- 2. 旋转x轴标签
- 3. 旋转坐标轴
- 4. 添加坐标轴名称
- 5. 添加标记点
- 6. 添加标注线
- 7. 添加数据
- 8. 添加自定义背景图
- 9. 堆叠柱状图
- 10. 柱状图与折线图组合
- 11. 三维柱状图
- 12. 水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图
专栏导读
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1. 基础柱状图
首先，我们导入了options模块，并使用Bar()函数创建了一个Bar对象。然后，我们使用add_xaxis()方法添加x轴的数据，使用add_yaxis()方法添加y轴的数据，并设置了系列的名称为”基本柱状图”。接下来，我们使用set_global_opts()方法设置了图表的标题，包括主标题和副标题。最后，我们使用render_notebook()方法在jupyter notebook中渲染图表。
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题", subtitle="我是副标题")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
2. 旋转x轴标签
设置x轴标签旋转角度为-15度xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15))
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)) # 设置x轴标签旋转角度为-15度
) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
3. 旋转坐标轴
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"), # 设置全局配置项，包括标题
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0)) # 设置y轴标签不旋转
)
.reversal_axis() # 将柱状图转为横向柱状图
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
4. 添加坐标轴名称
通过在全局配置项中设置xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别")和yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩")添加坐标轴名称：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
5. 添加标记点
通过 markline_opts=opts.MarkPointOpts添加最小值、最大值、平均值
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(# 标记点配置项
data=[ # 标记点数据
opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),#MarkPointItem：标记点数据项
opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
6. 添加标注线
通过 markline_opts=opts.MarkLineOpts添加最小值、最大值、平均值线
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
7. 添加数据
通过设置.add_yaxis(stack=‘’)参数给某柱状图图加数据：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
add_value2 = [10, 10, 10, 10, 10, 10] #学生B是三好学生每门课程加10分
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2, stack = "stack1") # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.add_yaxis("加分", add_value2, stack = "stack1") # 添加数据
.set_series_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
8. 添加自定义背景图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
add_value2 = [10, 10, 10, 10, 10, 10] # 学生B是三好学生每门课程加10分
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) # 使用CHALK主题
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2, stack="stack1") # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.add_yaxis("加分", add_value2, stack="stack1") # 添加数据
.set_series_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
# 设置全局配置项
bar.set_global_opts(
# 添加自定义背景图
graphic_opts=[
opts.GraphicImage(
graphic_item=opts.GraphicItem(
id_="background",
right=20,
bottom=20,
z=-10,
bounding="raw",
origin=[75, 75],
),
graphic_imagestyle_opts=opts.GraphicImageStyleOpts(
image="https://kr.shanghai-jiuxin.com/file/bizhi/20220927/4gzitkl1lyv.jpg", # 指定一下路径。也可以用文件路径
width=650,
height=450,
opacity=0.3,
),
)
],
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
9. 堆叠柱状图
在代码中，我们使用了add_yaxis方法三次，分别添加了三种不同的数据，并将它们设置为堆叠模式。通过设置stack参数为相同的值，将它们归为同一堆叠组
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
# 定义x轴的数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# 定义三种数据的y轴数据
y_data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
y_data2 = [15, 25, 35, 45, 55]
y_data3 = [5, 15, 25, 35, 45]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar()
.add_xaxis(x_data)
.add_yaxis("数据1", y_data1, stack="stack1") # 设置数据1为堆叠模式，堆叠组为stack1
.add_yaxis("数据2", y_data2, stack="stack1") # 设置数据2为堆叠模式，堆叠组为stack1
.add_yaxis("数据3", y_data3, stack="stack1") # 设置数据3为堆叠模式，堆叠组为stack1
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="三种数据堆叠柱状图"))
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
10. 柱状图与折线图组合
通过line创建折线图对象，并bar.overlap(line)将柱状图与折线图组合显示：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Bar # 导入柱状图模块
# 定义x轴的数据
x_data = ["语文", "数学", "英语", "历史", "政治", "地理", "体育"]
# 定义学生A的成绩数据
y_value1 = [99, 85, 90, 95, 70, 92, 98]
# 定义学生B的成绩数据
y_value2 = [90, 95, 88, 85, 96, 80, 76]
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是主标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程类别"), # 添加x坐标轴名称
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程成绩"), # 添加y坐标轴名称
) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 创建折线图实例
line = (
Line() # 使用Line()函数创建一个Line对象
.add_xaxis(x_data) # 添加x轴数据
.add_yaxis("学生A", y_value1) # 添加学生A的成绩数据，设置系列名称为"学生A"
.add_yaxis("学生B", y_value2) # 添加学生B的成绩数据，设置系列名称为"学生B"
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 不显示标签
)
# 将柱状图和折线图组合在一起
bar.overlap(line)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
运行结果：
11. 三维柱状图
在代码中，通过定义x、y、z轴的数据，创建了一个Bar3D对象，并使用add()方法添加数据。在add()方法中，通过列表推导式生成了三维坐标数据。然后使用set_global_opts()方法设置全局配置项，包括可视化映射的最大值、标题。最后使用render_notebook()方法在jupyter notebook中渲染图表。
from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts import options as opts
# 定义x、y、z轴的数据
x_data = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y_data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]
z_data = [
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
]
# 创建三维柱状图实例
bar3d = (
Bar3D() # 使用Bar3D()函数创建一个Bar3D对象
.add(
"",
[[i, j, z_data[i][j]] for i in range(len(x_data)) for j in range(len(y_data))],
xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=x_data, type_="category"),
yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=y_data, type_="category"),
zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(width=200, height=80, depth=80),
)
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=11),
title_opts=opts.TitleOpts(title="三维柱状图"),
)
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar3d.render_notebook()
运行结果：
12. 水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图
设置datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], DataZoom组件设置滑动条和内置型
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
# 创建柱状图实例
bar = (
Bar() # 使用Bar()函数创建一个Bar对象
.add_xaxis(Faker.days_attrs) # 添加x轴数据
.add_yaxis("出售量", Faker.days_values, color=Faker.rand_color()) # 添加y轴数据，设置系列名称为"出售量"，颜色随机生成
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="水平滑动、鼠标滚轮缩放柱状图"), # 设置标题
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], # 设置DataZoom组件，包括滑动条和内置型
)
)
# 在jupyter notebook中渲染图表
bar.render_notebook()
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