[图表]pyecharts模块-柱状图2

先来看代码：

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


x = Faker.dogs + Faker.animal
xlen = len(x)
y = []
for idx, item in enumerate(x):
    if idx <= xlen / 2:
        y.append(
            opts.BarItem(
                name=item,
                value=(idx + 1) * 10,
                itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#749f83"),
            )
        )
    else:
        y.append(
            opts.BarItem(
                name=item,
                value=(xlen + 1 - idx) * 10,
                itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#d48265"),
            )
        )

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("series0", y, category_gap=0, color=Faker.rand_color())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-直方图（颜色区分）"))
    .render("bar_histogram_color.html")
)

再来看结果：

再来看解析：

这段代码使用了Python中的pyecharts模块来创建一个柱状图，并通过Faker模块生成了一些假数据。

首先，导入了需要的模块：

• opts：包含一些图表配置选项的模块
• Bar：用于创建柱状图的类
• Faker：用于生成假数据的类

接下来，使用Faker模块生成了一组假数据，将dogs列表和animal列表相加作为横坐标数据x：

x = Faker.dogs + Faker.animal

然后，计算了横坐标数据的长度xlen：

xlen = len(x)

接着，通过循环遍历横坐标数据x，根据索引和条件判断来生成纵坐标数据y：

y = []
for idx, item in enumerate(x):
    if idx <= xlen / 2:
        y.append(
            opts.BarItem(
                name=item,
                value=(idx + 1) * 10,
                itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#749f83"),
            )
        )
    else:
        y.append(
            opts.BarItem(
                name=item,
                value=(xlen + 1 - idx) * 10,
                itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#d48265"),
            )
        )

在循环中，根据索引和条件判断，生成了不同的BarItem对象，并设置了不同的颜色。每个BarItem对象表示一个柱状图的柱子，其中包括了名称、值和样式等信息。

然后，创建了一个Bar对象，并使用add_xaxis方法添加横坐标数据：

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    ...
)

接着，使用add_yaxis方法添加一个纵坐标系列，命名为"series0"，并传入之前生成的纵坐标数据y：

    .add_yaxis("series0", y, category_gap=0, color=Faker.rand_color())

在这里，设置了柱状图的颜色为随机颜色。

然后，使用set_global_opts方法设置全局选项，这里设置了图表的标题为"Bar-直方图（颜色区分）"：

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-直方图（颜色区分）"))

最后，使用render方法将图表渲染为一个HTML文件，并保存为"bar_histogram_color.html"：

    .render("bar_histogram_color.html")

整个过程中，每个方法调用都返回了当前对象，所以可以使用链式调用的方式来依次添加数据和配置。最终，变量c存储了渲染图表的结果。

注：图表资源来源于：
pyecharts-gallery
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