python数据分析——pyecharts柱状图全解（小白必看）

一、pyecharts简介

pyecharts主要基于Web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少，但绘制的图形比较美观。

pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本，v0.5.X 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本 v0.5.X支持 Python2.7，3.4+。

经开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护，0.5.x 版本代码位于 05x 分支，v1仅支持 Python3.6+，新版本系列将从 v1.0.0 开始。

本文所讲主要基于 pyecharts 1.7.1 版本进行展示安装命令为：

pip install pyecharts==1.7.1

二、pyecharts柱状图/条形图全解

1.基本柱状图/条形图

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
4l2=[100,200,300,400,500,400,300]
5bar = (
6    Bar()
7    .add_xaxis(l1)
8    .add_yaxis("基本柱状图", l2)
9    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
10)
11bar.render_notebook()

参数介绍：

add_xaxis:添加横坐标，需传入列表 add_yaxis:添加纵坐标，需传入列表，切列表元素为数值

2.添加坐标轴名称

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
4l2=[100,200,300,400,500,400,300]
5bar = (
6    Bar()
7    .add_xaxis(l1)
8    .add_yaxis("基本柱状图", l2)
9    .set_global_opts(
10        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例"),
11        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人流量"),
12        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="星期"),)
13)
14bar.render_notebook()

3.多个纵坐标的柱状图/条形图

1
2from pyecharts import options as opts
3from pyecharts.charts import Bar
4l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
5l2=[100,200,300,400,500,400,300]
6l3=[300,400,500,400,300,200,100]
7bar = (
8    Bar()
9    .add_xaxis(l1)
10    .add_yaxis("l2", l2)
11    .add_yaxis("l3", l3)
12    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"),
13                    toolbox_opts=opts.BrushOpts(),)
14)
15bar.render_notebook()

opts.BrushOpts()为圈选工具，如图形右上角所示

4.设置柱状图间隔和颜色

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
4l2=[100,200,300,400,500,400,300]
5bar = (
6    Bar()
7    .add_xaxis(l1)
8    .add_yaxis("l2",l2,category_gap=0, color='#FFFF00')
9    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
10)
11bar.render_notebook()

category_gap:设置间隔

color：设置柱状图颜色

5.横向柱状图

1
2from pyecharts import options as opts
3from pyecharts.charts import Bar
4l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
5l2=[100,200,300,400,500,400,300]
6l3=[300,400,500,400,300,200,100]
7bar = (
8    Bar()
9    .add_xaxis(l1)
10    .add_yaxis("l2", l2)
11    .add_yaxis("l3", l3)
12    .reversal_axis()
13    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
14    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="横向柱状图"))
15)
16bar.render_notebook()

reversal_axis将图形反转

position="right"表示将数值在图形右侧显示，同理left、center分别表示左侧和中间

6.显示最大值、最小值和平均值

a.标记线

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3import random
4l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
5l2=[100,200,300,400,500,400,300]
6bar = (
7    Bar()
8    .add_xaxis(l1)
9    .add_yaxis("l2", l2)
10    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标记线柱状图"))
11    .set_series_opts(
12        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
13        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
14            data=[
15                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
16                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
17                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
18            ]
19        ),
20    )
21)
22bar.render_notebook()

b.标记点

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3import random
4l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']
5l2=[100,200,300,400,500,400,300]
6bar = (
7    Bar()
8    .add_xaxis(l1)
9    .add_yaxis("l2", l2)
10    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标记线柱状图"))
11    .set_series_opts(
12        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
13        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
14            data=[
15                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
16                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
17                opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"),
18            ]
19        ),
20    )
21)
22bar.render_notebook()

7.旋转x轴坐标

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3import random
4l1=['很长很长很长很长很长的坐标轴{}'.format(i) for i in range(10)]
5l2=[random.choice(range(10,100,10)) for i in range(10)]
6bar = (
7    Bar()
8    .add_xaxis(l1)
9    .add_yaxis("l2", l2)
10    .set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
11                     title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"))
12)
13bar.render_notebook()

rotate=-15表示将坐标轴逆时针旋转15度

8.横坐标缩放

a.整体缩放（type_="inside"）

1
2from pyecharts import options as opts
3from pyecharts.charts import Bar
4import random
5l1=['{}日'.format(i) for i in range(1,31)]
6l2=[random.choice(range(100,3100,100)) for i in range(1,31)]
7bar = (
8    Bar()
9    .add_xaxis(l1)
10    .add_yaxis("l2", l2)
11    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域缩放柱状图"),
12                     datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"))
13)
14bar.render_notebook()

b.左右滑动缩放

1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import Bar
3import random
4l1=['{}日'.format(i) for i in range(1,31)]
5l2=[random.choice(range(100,3100,100)) for i in range(1,31)]
6bar = (
7    Bar()
8    .add_xaxis(l1)
9    .add_yaxis("l2", l2)
10    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域缩放柱状图"),
11                     datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="slider"))
12)
13bar.render_notebook()

本次主要介绍了pyecharts柱状图的常见形式，后续会出来pyecharts柱状图的高阶用法，敬请关注！

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