用python实现PyEcharts中的条形图，直方图

用python实现PyEcharts中的条形图，直方图
笔记仅是个人的学习笔记总结，如有雷同请见谅

条形图

• [1] 普通使用

from pyecharts.charts import Bar
# 引用Faker来生成数据
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts

bar = Bar()
bar.add_xaxis(Faker.choose())  # x轴
# y轴
bar.add_yaxis('甲',Faker.values())
bar.add_yaxis('乙',Faker.values())
bar.render_notebook()

• [2] 自定义合格指标

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

bar = Bar()
bar.add_xaxis(Faker.choose())

bar.add_yaxis('Q',Faker.values())
bar.add_yaxis('A',Faker.values())
# MarkLineOpts系列配置set_series_opts
bar.set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(
    data=[opts.MarkLineItem(y=90,name='合格指标')]
))
bar.render_notebook()

• [3] x.y轴翻转

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

bar = Bar()
bar.add_xaxis(Faker.choose())
bar.add_yaxis('销售团队A',Faker.values())
bar.add_yaxis('销售团队B',Faker.values())
# 可以让图横过来
bar.reversal_axis()
# 让数字显示在右侧
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="XY翻转"))
bar.render_notebook()

• [4] 堆叠图

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

bar = Bar()
bar.add_xaxis(Faker.choose())

bar.add_yaxis('A',Faker.values(),stack='stack')
bar.add_yaxis('B',Faker.values(),stack='stack')
# set_global_opts全局
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="堆叠图"))
# set_series_opts系列，删除数字
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

bar.render_notebook()

1.Bar

class pyecharts.charts.Bar(RectChart)

class Bar(
    # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`
    init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
)

func pyecharts.charts.Bar.add_yaxis

def add_yaxis(
    # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
    series_name: str,

    # 系列数据
    y_axis: Sequence[Numeric, opts.BarItem, dict],

    # 是否选中图例
    is_selected: bool = True,

    # 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。
    xaxis_index: Optional[Numeric] = None,

    # 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
    yaxis_index: Optional[Numeric] = None,

    # 是否启用图例 hover 时的联动高亮
    is_legend_hover_link: bool = True,

    # 系列 label 颜色
    color: Optional[str] = None,

    # 是否显示柱条的背景色。通过 backgroundStyle 配置背景样式。
    is_show_background: bool = False,

    # 每一个柱条的背景样式。需要将 showBackground 设置为 true 时才有效。
    background_style: types.Union[types.BarBackground, dict, None] = None,

    # 数据堆叠，同个类目轴上系列配置相同的　stack　值可以堆叠放置。
    stack: Optional[str] = None,

    # 柱条的宽度，不设时自适应。
    # 可以是绝对值例如 40 或者百分数例如 '60%'。百分数基于自动计算出的每一类目的宽度。
    # 在同一坐标系上，此属性会被多个 'bar' 系列共享。此属性应设置于此坐标系中最后一个 'bar' 系列上才会生效，并且是对此坐标系中所有 'bar' 系列生效。
    bar_width: types.Union[types.Numeric, str] = None,

    # 柱条的最大宽度。比 barWidth 优先级高。
    bar_max_width: types.Union[types.Numeric, str] = None,

    # 柱条的最小宽度。在直角坐标系中，默认值是 1。否则默认值是 null。比 barWidth 优先级高。
    bar_min_width: types.Union[types.Numeric, str] = None,

    # 柱条最小高度，可用于防止某数据项的值过小而影响交互。
    bar_min_height: types.Numeric = 0,

    # 同一系列的柱间距离，默认为类目间距的 20%，可设固定值
    category_gap: Union[Numeric, str] = "20%",

    # 不同系列的柱间距离，为百分比（如 '30%'，表示柱子宽度的 30%）。
    # 如果想要两个系列的柱子重叠，可以设置 gap 为 '-100%'。这在用柱子做背景的时候有用。
    gap: Optional[str] = "30%",

    # 是否开启大数据量优化，在数据图形特别多而出现卡顿时候可以开启。
    # 开启后配合 largeThreshold 在数据量大于指定阈值的时候对绘制进行优化。
    # 缺点：优化后不能自定义设置单个数据项的样式。
    is_large: bool = False,

    # 开启绘制优化的阈值。
    large_threshold: types.Numeric = 400,

    # 使用 dimensions 定义 series.data 或者 dataset.source 的每个维度的信息。
    # 注意：如果使用了 dataset，那么可以在 dataset.source 的第一行/列中给出 dimension 名称。
    # 于是就不用在这里指定 dimension。
    # 但是，如果在这里指定了 dimensions，那么 ECharts 不再会自动从 dataset.source 的第一行/列中获取维度信息。
    dimensions: types.Union[types.Sequence, None] = None,

    # 当使用 dataset 时，seriesLayoutBy 指定了 dataset 中用行还是列对应到系列上，也就是说，系列“排布”到 dataset 的行还是列上。可取值：
    # 'column'：默认，dataset 的列对应于系列，从而 dataset 中每一列是一个维度（dimension）。
    # 'row'：dataset 的行对应于系列，从而 dataset 中每一行是一个维度（dimension）。
    series_layout_by: str = "column",

    # 如果 series.data 没有指定，并且 dataset 存在，那么就会使用 dataset。
    # datasetIndex 指定本系列使用那个 dataset。
    dataset_index: types.Numeric = 0,

    # 是否裁剪超出坐标系部分的图形。柱状图：裁掉所有超出坐标系的部分，但是依然保留柱子的宽度
    is_clip: bool = True,

    # 柱状图所有图形的 zlevel 值。
    z_level: types.Numeric = 0,

    # 柱状图组件的所有图形的z值。控制图形的前后顺序。
    # z值小的图形会被z值大的图形覆盖。
    # z相比zlevel优先级更低，而且不会创建新的 Canvas。
    z: types.Numeric = 2,

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),

    # 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts`
    markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,

    # 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts`
    markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,

    # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 可以定义 data 的哪个维度被编码成什么。
    encode: types.Union[types.JSFunc, dict, None] = None,
)

2.BarItem柱状图数据项

class BarItem(
    # 数据项名称。
    name: Optional[str] = None,

    # 单个数据项的数值。
    value: Optional[Numeric] = None,

    # 单个柱条文本的样式设置，参考 `series_options.LabelOpts`。
    label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,
)

3.BarBackgroundStyleOpts柱状图背景样式配置

class BarBackgroundStyleOpts(
    # 柱条的颜色。
    color: str = "rgba(180, 180, 180, 0.2)",

    # 柱条的描边颜色。
    border_color: str = "#000",

    # 柱条的描边宽度，默认不描边。
    border_width: Numeric = 0,

    # 柱条的描边类型，默认为实线，支持 'dashed', 'dotted'。
    border_type: str = "solid",

    # 圆角半径，单位px，支持传入数组分别指定 4 个圆角半径。 如:
    # barBorderRadius: 5, // 统一设置四个角的圆角大小
    # barBorderRadius: [5, 5, 0, 0] //（顺时针左上，右上，右下，左下）
    bar_border_radius: Union[Numeric, Sequence] = 0,

    # 图形阴影的模糊大小。
    # 该属性配合 shadowColor,shadowOffsetX, shadowOffsetY 一起设置图形的阴影效果。
    shadow_blur: Optional[Numeric] = None,

    # 阴影颜色。支持的格式同color。
    shadow_color: Optional[str] = None,

    # 阴影水平方向上的偏移距离。
    shadow_offset_x: Numeric = 0,

    # 阴影垂直方向上的偏移距离。
    shadow_offset_y: Numeric = 0,

    # 图形透明度。支持从 0 到 1 的数字，为 0 时不绘制该图形。
    opacity: Optional[Numeric] = None,
)