标签：None pyecharts Union Numeric 学习 types str opts
Bar：柱状图/条形图
导入模块
import matplotlib as plt from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts import random
# 1、是否配置动画效果
animation_opts = opts.AnimationOpts(
# 是否开启动画，默认为 True 开启。bool 值
animation=True,
# 是否开启动画的阈值，当单个系列显示的图形数量大于这个阈值时会关闭动画。默认 2000。Numeric 值
animation_threshold=2000,
# 初始动画的时长，默认值为 1000。
# 支持回调函数，可以通过每个数据返回不同的 delay 时间实现更戏剧的初始动画效果。Union[Numeric, JSFunc]值
animation_duration=1000,
# 初始动画的缓动效果。
# 不同的缓动效果可以参考，缓动示例 (https://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=line-easing)。Union[str]值
animation_easing="cubicOut",
# 初始动画的延迟，默认值为 0。
# 支持回调函数，可以通过每个数据返回不同的 delay 时间实现更戏剧的初始动画效果。Union[Numeric, JSFunc]值
animation_delay=0,
# 数据更新动画的时长，默认值为 300。
# 支持回调函数，可以通过每个数据返回不同的 delay 时间实现更戏剧的更新动画效果。Union[Numeric, JSFunc]值
animation_duration_update=300,
# 数据更新动画的缓动效果。
# 不同的缓动效果可以参考，缓动示例 (https://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=line-easing)。
animation_easing_update="cubicOut",
# 数据更新动画的延迟，默认值为 0。
# 支持回调函数，可以通过每个数据返回不同的 delay 时间实现更戏剧的更新动画效果。Union[Numeric, JSFunc]值
animation_delay_update=0,
)
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# 2、配置初始化画板的选项
init_opts = opts.InitOpts(
# 图表画布宽度，css 长度单位。str 值
width="500px",
# 图表画布高度，css 长度单位。str 值
height="500px",
# 图表 ID，图表唯一标识，用于在多图表时区分。Optional[str]值
chart_id=None,
# 渲染风格，可选 "canvas", "svg"
# # 参考 `全局变量` 章节。str 值
#renderer= RenderType.CANVAS,
# 网页标题。str 值
page_title="条形图",
# 图表主题。str 值
theme="white",
# 图表背景颜色。Optional[str]值
bg_color=None,
# 远程 js host，如不设置默认为 https://assets.pyecharts.org/assets/"
# 参考 `全局变量` 章节。str 值
js_host="",
# 画图动画初始化配置，参考 `global_options.AnimationOpts`。Union[AnimationOpts, dict]值
animation_opts=animation_opts,
)
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# 3、创建条形图对象，并初始化对象
bar = Bar(init_opts=init_opts)
# 4、设置条形图对象全局属性
# 5、往条形图对象添加数据
bar.add_yaxis(
# 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
#series_name: str,
series_name='Y坐标',
# 系列数据
#y_axis: Sequence[Numeric, opts.BarItem, dict],
y_axis=random.choices(range(100),k=6),
# 是否选中图例
#is_selected: bool = True,
is_selected=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,
xaxis_index=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,
yaxis_index=None,
# 是否启用图例 hover 时的联动高亮
#is_legend_hover_link: bool = True,
is_legend_hover_link=True,
# 系列 label 颜色
#color: Optional[str] = None,
color="red",
# 是否显示柱条的背景色。通过 backgroundStyle 配置背景样式。
#is_show_background: bool = False,
is_show_background=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,
background_style=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,
stack=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,
bar_width=30,
# 柱条的最大宽度。比 barWidth 优先级高。
#bar_max_width: types.Union[types.Numeric, str] = None,
bar_max_width=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,
bar_min_width=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,
bar_min_height=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%",
category_gap="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%",
gap="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,
is_large=False,
# 开启绘制优化的阈值。
#large_threshold: types.Numeric = 400,
large_threshold=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,
dimensions=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",
series_layout_by="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,
dataset_index=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,
is_clip=True,
# 柱状图所有图形的 zlevel 值。
#z_level: types.Numeric = 0,
z_level=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,
z=2,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
#label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
#label_opts=opts.LabelOpts(),
# 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts`
#markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,
markpoint_opts=None,
# 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts`
#markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,
markline_opts=None,
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
#tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
tooltip_opts=None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
#itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
itemstyle_opts=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,
encode=None,
)
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# 6、保存图形
bar.render('D:\\WorkSpace\\test\\index.html')
标签：None,pyecharts,Union,Numeric,学习,types,str,opts 来源： https://www.cnblogs.com/windyrainy/p/15316288.html
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