Python pyecharts怎么绘制条形图

魁首哥

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Python pyecharts怎么绘制条形图

这篇文章主要介绍了Pythonpyecharts怎么绘制条形图的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pythonpyecharts怎么绘制条形图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、简介

pyecharts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。Echarts是用JS来写的，而我们使用pyecharts则可以使用Python来调用里面的API。

优点：

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有

支持主流 Notebook环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

多达 400+地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持。

二、整理数据

安装：

pipinstallpyecharts

1、配置主题

Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))#第一种Bar({"theme":ThemeType.MACARONS})#第二种

2、柱状图 Bar - Bar_base_dict_config

importosfrommatplotlibimportpyplotaspltfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.globalsimportThemeTypelist1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)).add_xaxis(list1).add_yaxis("票价",list2,stack="stack1",category_gap="50%").add_yaxis("人次",list3,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),)).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title='中国电影票房',subtitle='按地区比较票价与人次')))#c.render("cnbo1.html")#生成html图片#os.system("cnbo01.html")#执行完代码直接跳出来图片c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

3、样例数据 Faker.choose()

使用这段代码会随机调用系统的样例参数：

.add_xaxis(Faker.choose())

frompyecharts.fakerimportFakerlist1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()c=(Bar({"theme":ThemeType.MACARONS})###配置好看的图表主题！！！.add_xaxis(Faker.choose())###这句话表示使用随机的后台样例数据.add_yaxis("票价",list2,stack="stack1",category_gap="50%").add_yaxis("人次",list3,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),)).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts={"text":"样例数据","subtext":"使用Faker.choose()"}))c.render("cnbo1.html")#生成html图片#os.system("cnbo1.html")#执行完代码直接跳出来图片c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

4、滚动条 Bar - Bar_datazoom_slider

datazoom_opts=opts.DataZoomOpts()

表示可以滑动的滚动条：

list1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)).add_xaxis(list1).add_yaxis("票价",list2,stack="stack1",category_gap="50%").add_yaxis("人次",list3,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),)).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title='中国电影票房',subtitle='按地区比较票价与人次'),brush_opts=opts.BrushOpts(),###使用这个可以使图片的右上角多出来一些工具datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),###可以使最下面多出滚动条))c.render("cnbo2.html")#生成html图片#os.system("cnbo01.html")#执行完代码直接跳出来图片c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

5、鼠标移动效果 Bar - Bar_datazoom_inside

根据鼠标来放大与缩小的效果：

frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar().add_xaxis(Faker.days_attrs).add_yaxis("商家A",Faker.days_values,color=Faker.rand_color()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（inside）"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"),).render("bar_datazoom_inside.html"))

6、显示最值 Bar - Bar_markpoint_type

list1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.HALLOWEEN)).add_xaxis(list1).add_yaxis("票价",list2,stack="stack1",category_gap="50%").add_yaxis("人次",list3,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(#########data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值"),opts.MarkPointItem(type_="min",name="最小值"),opts.MarkPointItem(type_="average",name="平均值"),]),#########).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title='中国电影票房',subtitle='按地区比较票价与人次'),brush_opts=opts.BrushOpts(),###使用这个可以使图片的右上角多出来一些工具datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient='vertical'),))c.render("cnbo2.html")#生成html图片#os.system("cnbo01.html")#执行完代码直接跳出来图片c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

7、改变滚动条在侧面 Bar - Bar_datazoom_slider_vertical

list1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)).add_xaxis(list1).add_yaxis("票价",list2,stack="stack1",category_gap="50%").add_yaxis("人次",list3,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),)).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title='中国电影票房',subtitle='按地区比较票价与人次'),brush_opts=opts.BrushOpts(),###使用这个可以使图片的右上角多出来一些工具datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient='vertical'),))c.render("cnbo2.html")#生成html图片#os.system("cnbo01.html")#执行完代码直接跳出来图片c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

8、多个Y轴

colors=['#5793f3','#d14a61','#675bba']legend_list=['票房','人次','价格','评价']list1=cnbodfsort['REGION'].tolist()list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()list4=cnbodfsort['BO'].tolist()list5=cnbodfsort['points'].tolist()c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK,width="1600px",height="600px")).add_xaxis(list1).add_yaxis("评分",list5,yaxis_index=0,category_gap="50%",color=colors[2]).add_yaxis("票价",list2,yaxis_index=0,category_gap="50%",color=colors[0]).add_yaxis("人次",list3,yaxis_index=0,category_gap="50%",color=colors[1]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top",formatter=JsCode("function(x){returnNumber(x.data).toFixed(2);}"),),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值"),opts.MarkPointItem(type_="min",name="最小值"),opts.MarkPointItem(type_="average",name="平均值"),]),).extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(name="票房",type_="value",min_=1000,max_=150000,interval=10000,position="right",axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}万"))).extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(name="评价",type_="value",min_=0,max_=11,interval=1,position="left",axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}点"),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=colors[2])),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)),)).set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value",name="票价",min_=10,max_=70,position="right",offset=80,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=colors[0])),axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}元"),),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis",axis_pointer_type="cross"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient='vertical'),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(pos_left='120%'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),))line=(Line().add_xaxis(xaxis_data=x_data).add_yaxis(series_name="票房",yaxis_index=1,y_axis=list4,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),))c.render_notebook()#直接在代码区域展示图片

双Y轴：

9、直方图 Bar - Bar_histogram

#Bar-Bar_histogramfrompyecharts.options.global_optionsimportThemeTypefrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar({"theme":ThemeType.DARK}).add_xaxis(cnboregiongb.index.tolist()).add_yaxis("数量",cnboregiongb.values.tolist(),category_gap=0,color=Faker.rand_color()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-直方图")))c.render_notebook()