Python?pyecharts怎么繪制條形圖

這篇文章主要介紹了Python pyecharts怎么繪制條形圖的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Python pyecharts怎么繪制條形圖文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

一、簡介

pyecharts是一個由百度開源的數據可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而Python 是一門富有表達力的語言，很適合用于數據處理。當數據分析遇上數據可視化時，pyecharts誕生了。Echarts是用JS來寫的，而我們使用pyecharts則可以使用Python來調用里面的API。

優點：

簡潔的 API 設計，使用如絲滑般流暢，支持鏈式調用

囊括了 30+ 種常見圖表，應有盡有

支持主流 Notebook環境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可輕松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

高度靈活的配置項，可輕松搭配出精美的圖表

多達 400+地圖文件以及原生的百度地圖，為地理數據可視化提供強有力的支持。

二、整理數據

安裝：

pip install pyecharts

1、配置主題

Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) # 第一種
Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}) # 第二種

2、柱狀圖 Bar - Bar_base_dict_config

import os
from matplotlib import pyplot as plt 
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType
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("票價", 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){return Number(x.data).toFixed(2);}"
            ),
        )
    )
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title='中國電影票房',subtitle='按地區比較票價與人次')
    )
)
# c.render("cnbo1.html") # 生成html圖片
# os.system("cnbo01.html")  # 執行完代碼直接跳出來圖片
c.render_notebook() # 直接在代碼區域展示圖片

3、樣例數據 Faker.choose()

使用這段代碼會隨機調用系統的樣例參數：

.add_xaxis(Faker.choose())

from pyecharts.faker import Faker

list1=cnbodfsort['REGION'].tolist()
list2=cnbodfsort['PRICE'].tolist()
list3=cnbodfsort['PERSONS'].tolist()

c = (
    Bar({"theme": ThemeType.MACARONS})  ### 配置好看的圖表主題?。?！
    .add_xaxis(Faker.choose())    ### 這句話表示使用隨機的后臺樣例數據
    .add_yaxis("票價", 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){return Number(x.data).toFixed(2);}"
            ),
        )
    )
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts={"text":"樣例數據","subtext":"使用Faker.choose()"}
    )
)
c.render("cnbo1.html") # 生成html圖片
# os.system("cnbo1.html")  # 執行完代碼直接跳出來圖片
c.render_notebook() # 直接在代碼區域展示圖片

4、滾動條 Bar - Bar_datazoom_slider

datazoom_opts=opts.DataZoomOpts()

表示可以滑動的滾動條：

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("票價", 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){return Number(x.data).toFixed(2);}"
            ),
        )
    )
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title='中國電影票房',subtitle='按地區比較票價與人次'),
         brush_opts=opts.BrushOpts() ,### 使用這個可以使圖片的右上角多出來一些工具
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), ### 可以使最下面多出滾動條
    )
)
c.render("cnbo2.html") # 生成html圖片
# os.system("cnbo01.html")  # 執行完代碼直接跳出來圖片
c.render_notebook() # 直接在代碼區域展示圖片

5、鼠標移動效果 Bar - Bar_datazoom_inside

根據鼠標來放大與縮小的效果：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    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、顯示最值 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("票價", 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){return Number(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='中國電影票房',subtitle='按地區比較票價與人次'),
         brush_opts=opts.BrushOpts() ,### 使用這個可以使圖片的右上角多出來一些工具
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient='vertical'), 
    )
)
c.render("cnbo2.html") # 生成html圖片
# os.system("cnbo01.html")  # 執行完代碼直接跳出來圖片
c.render_notebook() # 直接在代碼區域展示圖片

7、改變滾動條在側面 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("票價", 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){return Number(x.data).toFixed(2);}"
            ),
        )
    )
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title='中國電影票房',subtitle='按地區比較票價與人次'),
         brush_opts=opts.BrushOpts() ,### 使用這個可以使圖片的右上角多出來一些工具
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient='vertical'), 
    )
)
c.render("cnbo2.html") # 生成html圖片
# os.system("cnbo01.html")  # 執行完代碼直接跳出來圖片
c.render_notebook() # 直接在代碼區域展示圖片

8、多個Y軸

colors=['#5793f3','#d14a61','#675bba']
legend_list=['票房','人次','價格','評價']
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("評分", list5,yaxis_index=0,category_gap="50%",color=colors[2])
    .add_yaxis("票價", 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){return Number(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} 萬")
    )
    )
    
    .extend_axis(
    yaxis=opts.AxisOpts(
        name="評價",
        type_="value",
        min_=0,
        max_=11,
        interval=1,
        position="left",
        axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 點"),
        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="票價",
                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() # 直接在代碼區域展示圖片

雙Y軸：

9、直方圖 Bar - Bar_histogram

# Bar - Bar_histogram
from pyecharts.options.global_options import ThemeType
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Bar({"theme":ThemeType.DARK})
    .add_xaxis(cnboregiongb.index.tolist())
    .add_yaxis("數量", cnboregiongb.values.tolist(), category_gap=0, color=Faker.rand_color())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-直方圖"))
)
c.render_notebook()

關于“Python pyecharts怎么繪制條形圖”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“Python pyecharts怎么繪制條形圖”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。