pyechart数据可视化11 双坐标轴丨2020年全球智能个人音频设备出货量及增长率

本专题将结合pyechart案例及行业数据, 提供各维度图表模板, 详细介绍参数功能, 就算不懂编程也可以轻松使用, 欢迎大家关注并订阅, 别走丢!

双坐标轴图如何美化?

提前准备

• 安装Anaconda软件
  下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
  使用jupyter notebook 或者spyder
• 安装pyechart工具包
  pyechart工具包有1.0版本和0.5版本, 请下载1.0以上版本

pip install pyecharts -U

模板11: 效果图

第1步: 导入工具包

import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts import options as opts            
from pyecharts.charts import Bar,Line

第2步: 读取数据

data = pd.read_excel('./data/2020年全球智能个人音频设备出货量及增长率.xlsx')
data

第3步: 作图

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="500px",theme='light'))  # 设置图表大小
    .add_xaxis(data['品牌'].tolist())   # 设置柱形图的x轴, 必须写.tolist()

    .add_yaxis(
        series_name="2019年出货量(万台)",  # y轴系列名称
        y_axis=data['2019年出货量(万台)'].tolist(),   # 系列书籍
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top',formatter="{c}"),# 数字标签显示样式
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#23120b",opacity=1),     # 柱形图颜色  ,透明度
        )
    .add_yaxis(
        series_name="2020年出货量(万台)",  # y轴系列名称
        y_axis=data['2020年出货量(万台)'].tolist(),   # 系列书籍
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top',formatter="{c}"),# 数字标签显示样式
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#21209c",opacity=1),     # 柱形图颜色  
        )
    
    .extend_axis( # 设置次坐标轴
        yaxis=opts.AxisOpts(
            name="",
            type_="value",
            min_=-300,  # 最小值
            max_=160,  # 最大值
            is_show=False,  # 是否显示
                            )
                )    
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="2020年全球智能个人音频设备出货量及增长率",  # 主标题
                                      subtitle="",   #副标题
                                      pos_top='5%',
                                      title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20),
                                      pos_left='center'),  # 位置
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),  # 鼠标交叉十字显示
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False,pos_top="center"),  # 图例
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(                     # 显示y轴网格线
                is_show=False,
                max_=41000,
                type_="value",
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),   # 坐标轴商的刻度是否显示
                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False), # y轴线
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),   # y轴网格线是否显示
        ))
    )

line = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="500px"))  # 设置图表大小
    .add_xaxis(data['品牌'].tolist())  # 设置线形图的x轴
    .add_yaxis("",     
               data['同比增长率(%)'],  # 系列数据
               symbol_size=10, # 标识的大小
               is_smooth=True,
               yaxis_index=1,   # 主坐标轴还是次坐标轴
               label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='bottom',formatter="{c}%",color ='#28527a'), # 数据标签
               linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3,color ='#28527a'),  # 线宽度
               itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_width=3, border_color='#28527a', color='#28527a'),  # 标识的颜色和宽度

              )  #标记重点
)

bar.overlap(line) # 图表组合
bar.render('11_2020年全球智能个人音频设备出货量及增长率.html')

技巧总结

1. 坐标轴隐藏
2. 设置坐标轴的范围, 调整柱形图和曲线图位置
   
   
   
   原图
   

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