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Python-PyEcharts绘制柱状图

一、简介

核心创建流程：

    1.通过Bar()构建一个柱状图对象

    2.和折线图一样，通过add xaxis()和add_yaxis()添加x和y轴数据

    3.通过柱状图对象的：reversal_axis(),反转x和y轴

    4.通过label_opts=LabelOpts(position="right'")设置数值标签在右侧显示。

二、绘制基本柱状图

参考代码：

###绘制柱状图barfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, VisualMapOpts, AxisOpts, LabelOpts
#绘图 class Bar()bar=Bar()#调用add_yaxis函数## series_name 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。#添加x轴数据# bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])# # #添加y轴数据  系列数据 y_axisbar.add_yaxis(series_name="GDP",y_axis=[100,90,70,9],label_opts=LabelOpts(position="right"))# reversal_axis 翻转 XY 轴数据 直角坐标系图表继承自 RectChart 都拥有以下方法bar.reversal_axis()## 柱状图bar全局配置bar.set_global_opts(# # 标题配置 title:主标题文本，支持使用 \n 换行 title pos_left:组件离容器左侧的距离 pos_bottom:title 组件离容器下侧的距离    title_opts=TitleOpts(title="各国GDP数据展示", pos_left="center", pos_bottom="1%"))#绘图bar.render("各国GDP数据基础柱状图.html")

效果图：

反转x/y轴：注意全局配置会影响到

三、创建时间线TimeLine

      柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中「有多少？」这个问题。这是柱状图的主要特点，同时柱状图很难动态地描述一个趋势性的数据。这里pyecharts为我们提供了一种解决方案-时间线TimeLine。

参考文档：

设置初始化参数参考(init_opts)：

timeline=Timeline(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.WHITE))

图表主题设置参考：

theme=ThemeType.WHITE

参考代码：

###绘制柱状图barfrom pyecharts.charts import Bar, Timelinefrom pyecharts.globals import ThemeTypefrom pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, VisualMapOpts, AxisOpts, LabelOpts, InitOpts
#绘图 class Bar()bar=Bar()#调用add_yaxis函数## series_name 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。#添加x轴数据# bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])# # #添加y轴数据  系列数据 y_axisbar.add_yaxis(series_name="GDP",y_axis=[100,90,70,9],label_opts=LabelOpts(position="right"))# reversal_axis 翻转 XY 轴数据 直角坐标系图表继承自 RectChart 都拥有以下方法bar.reversal_axis()
bar2=Bar()#调用add_yaxis函数## series_name 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。#添加x轴数据# bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])bar2.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])# # #添加y轴数据  系列数据 y_axisbar2.add_yaxis(series_name="GDP",y_axis=[90,80,70,50],label_opts=LabelOpts(position="right"))# reversal_axis 翻转 XY 轴数据 直角坐标系图表继承自 RectChart 都拥有以下方法bar2.reversal_axis()
bar3=Bar()#调用add_yaxis函数## series_name 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。#添加x轴数据# bar.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])bar3.add_xaxis(['中国','美国','俄罗斯','日本'])# # #添加y轴数据  系列数据 y_axisbar3.add_yaxis(series_name="GDP",y_axis=[80,70,50,30],label_opts=LabelOpts(position="right"))# reversal_axis 翻转 XY 轴数据 直角坐标系图表继承自 RectChart 都拥有以下方法bar3.reversal_axis()
#使用Timeline绘图 构建时间线图像# timeline=Timeline(init_opts=InitOpts(width="1200px", height="800px", theme=ThemeType.DARK))#设置主体timeline=Timeline(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.WHITE))timeline.add(bar3,"2021年")timeline.add(bar2,"2022年")timeline.add(bar,"2023年")#设置自动播放timeline.add_schema(    play_interval="2000", #表示播放的速度（跳动的间隔），单位毫秒（ms）。    is_auto_play=True,  # 是否自动播放。    is_loop_play=True,  # 是否循环播放。    is_timeline_show=True # 是否显示 timeline 组件。如果设置为 false，不会显示，但是功能还存在。)#绘制时间轴图timeline.render("各国GDP每年数据基础柱状图.html")

参考效果图：

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