这里描述了设置柱状图6大元素、柱状图转置XY轴、堆叠柱状图的方法。
了解清楚了柱状图，其他图形应该就无师自通啦，框架结构都是一样的，参数不同而已，看一下文档就行啦~
一、设置柱状图6大元素的方式
6大元素为:标题、图例、X轴、Y轴、Y轴区域分隔线、数据标签
首先导入需要的模块
from pyecharts.charts import Bar ##导入需要使用的图表
from pyecharts import options as opts ##导入配置项由于新版参数设置均已经选项配置化，需要配置的选项都放在了配置项（options）里面，因此需要导入options及使用到的图表。
然后，以下是基础代码框架
bar1=(
Bar() ##定义为柱状图
.add_xaxis([1,2,3]) ##X轴的值
.add_yaxis('y值',[4,5,6],其他参数) ##y的值和y的一些数据配置项
.set_global_opts(这里面配置一些 全局参数)
.set_series_opts(这里面配一些 系列参数)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件新版pyecharts可以采用以上的链式调用方式，也可以采用bar1.add_xaxis()分开调用的方式。为了代码清晰并且看上去高大上一点（哈哈~~），建议采用链式调用。
这6大元素参数在代码中，分别进行配置的地方如下：
标题、图例、X轴、Y轴、Y轴区域分隔线为全局参数 ，在set_global_opts后面设置。
数据标签为系列参数，在set_series_opts后面设置。
具体的简单示例为：
1.设置标题
格式为：.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts（具体参数）)
具体参数细则参考TitleOpts的参数详情，以下代码没有配置完所有参数，网址直达：A Python Echarts Plotting Library
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='我是大标题',
subtitle='我是副标题'
,pos_left='20%' #标题的位置 距离左边20%距离。
,item_gap=10#主副标题之间的距离
,title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='red'#
,font_size=12
,font_weight='bold'
) #大标题文字的格式配置，
,subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='blue'
,font_style='normal'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='normal' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=12
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)###小标题文字的格式配置
)
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出的格式为：
2.设置图例
格式为：.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts（具体参数）)
具体参数细则参考LegendOpts的参数详情，以下代码没有配置完所有参数，网址直达：A Python Echarts Plotting Library
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(type_=None # 'plain'：普通图例。缺省就是普通图例。
# 'scroll'：可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。
,pos_left='right' #图例横向的位置,right表示在右侧，也可以为百分比
,pos_top='middle'#图例纵向的位置，middle表示中间，也可以为百分比
,orient='vertical'#horizontal #图例方式的方式
)
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出的格式为：
3.X轴设置
格式为：.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts（具体参数）)
具体参数细则参考AxisOpts的参数详情，以下代码没有配置完所有参数，网址直达：
A Python Echarts Plotting Library
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='X轴名称'
,name_location='middle' #坐标轴名字所在的位置
,name_gap=25#坐标轴名字与坐标轴之间的距离
,name_rotate=15 #坐标轴名字旋转角度
,offset=5 #坐标轴X的值距离X轴的距离
,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black'
,font_style='italic'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='bolder' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=14
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)##X轴名称的格式配置
,axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_inside=True #刻度线是否在内侧
) #坐标轴刻度配置项
,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3 ##设置宽度
,opacity=0 #设置透明度
,type_='dashed' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='black')
)#坐标轴线的配置项
,axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13#字的大小
,rotate=15 #字旋转的角度
)##坐标轴标签的格式配置
)
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出格式为：
4.Y轴、Y轴分割线的设置
y轴配置和X轴的类似。
格式为：.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts（具体参数））
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Y轴名称'
,name_location='middle' #坐标轴名字所在的位置
,name_gap=25#坐标轴名字与坐标轴之间的距离
,name_rotate=60 #坐标轴名字旋转角度
,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black'
,font_style='italic'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='bolder' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=14
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)
,offset=5 #y轴相对于默认位置偏移的距离，相同位置有多个y轴时可以用到
,split_number=5 #坐标轴分割的段数，默认为5，只是预估，不是实际展示的段数
,min_=0 #最小时候
,max_=20000 #最大值
,splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True # 是否展示Y轴分割线
,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1 ##设置宽度
,opacity=0.5 #设置透明度
,type_='dotted' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='grey' )
)# y轴分割线显示的相关设置,X轴和y轴都有
, axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3 ##设置宽度
# ,opacity=0 #设置透明度
,type_='dashed' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='red' )
)###坐标轴线的配置项
# ,splitarea_opts ##分割区域配置项
)
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出格式为：
5.数据标签
格式为：.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(具体参数）)
具体参数细则参考LabelOpts的参数详情，以下代码没有配置完所有参数，网址直达：A Python Echarts Plotting Library
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='insideTop' #设置数据标签所在的位置 'top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight'
# 'insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft'
# 'insideTopRight'，'insideBottomRight'
,color='white'#数据标签的颜色
,font_size=12
# ,formatter #数据标签显示格式
)##设置数据标签的格式s
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出格式为：
opts.LabelOpts()在代码中都有重复出现，这个配置项可以使用来设置标签格式的，包括X轴的标签、Y轴的标签、数据标签。配置逻辑有差异，如下：
x和y轴配置标签的逻辑为：设置全局配置项→设置x轴/y轴的配置项→设置轴标签的配置项→使用opts.LabelOpts()进行配置。
数据标签配置标签的逻辑为：设置系列配置项→设置标签配置项→使用opts.LabelOpts()进行配置
总结：将以上的代码汇总在一起，得到以下的图形：
代码奉上：
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='我是大标题',
subtitle='我是副标题'
,pos_left='45%' #标题的位置 距离左边20%距离。
,item_gap=15#主副标题之间的距离
,title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='red'
,font_size=17
,font_weight='bold'
) #大标题的格式配置，
,subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='blue'
,font_style='normal'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='normal' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=12
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)
)
,legend_opts=opts.LegendOpts(type_=None # 'plain'：普通图例。缺省就是普通图例。
# 'scroll'：可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。
,pos_left='right' #图例横向的位置
,pos_top='middle'#图例纵向的位置
,orient='vertical'#horizontal #图例方式的方式
)
, xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='X轴名称'
,name_location='middle' #坐标轴名字所在的位置
,name_gap=25#坐标轴名字与坐标轴之间的距离
,name_rotate=15 #坐标轴名字旋转角度
,offset=5 #坐标轴X的值距离X轴的距离
,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black'
,font_style='italic'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='bolder' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=14
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)
,axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_inside=True #刻度线是否在内侧
) #坐标轴刻度配置项
,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3 ##设置宽度
#,opacity=0 #设置透明度
,type_='dashed' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='black' )
)###坐标轴线的配置项
,axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13
,rotate=15
)##坐标轴标签的配置项
)
,yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Y轴名称'
,name_location='middle' #坐标轴名字所在的位置
,name_gap=25#坐标轴名字与坐标轴之间的距离
,name_rotate=60 #坐标轴名字旋转角度
,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black'
,font_style='italic'## 可选：'normal'，'italic'，'oblique'
,font_weight='bolder' #粗细 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'
,font_family= 'monospace'# 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...
,font_size=14
,background_color='grey'#文字背景颜色
,border_color='black' #文字块边框颜色
)
,offset=5 #y轴相对于默认位置偏移的距离，相同位置有多个y轴时可以用到
,split_number=5 #坐标轴分割的段数，默认为5，只是预估，不是实际展示的段数
,min_=0 #最小时候
,max_=20000 #最大值
,splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True # 是否展示Y轴分割线
,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1 ##设置宽度
,opacity=0.5 #设置透明度
,type_='dotted' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='grey' )
)# y轴分割线显示的相关设置,X轴和y轴都有
, axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3 ##设置宽度
# ,opacity=0 #设置透明度
,type_='dashed' # 'solid', 'dashed', 'dotted'
,color='red' )
)###坐标轴线的配置项
# ,splitarea_opts ##分割区域配置项
)
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='insideTop' #设置数据标签所在的位置 'top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight'
# 'insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft'
# 'insideTopRight'，'insideBottomRight'
,color='white'#数据标签的颜色
,font_size=12
# ,formatter #数据标签显示格式
)##设置数据标签的格式s
)
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
二、转置XY轴
调用方式很简单，为： .reversal_axis()
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right' #设置数据标签所在的位置'top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight'
# 'insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft'
# 'insideTopRight'，'insideBottomRight'
,font_size=12
# ,formatter #数据标签显示格式
)##设置数据标签的格式s
)
.reversal_axis()
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出格式为：
三、堆叠柱状图
格式为：.add_yaxis(具体参数)，具体参数中，stack参数设置一个字符串。多个.add_yaxis()时，stack的值为一样的y值就会叠加在一起。
代码示例如下：两个.add_yaxis（）的stack值都为“stack1”,所以就堆叠在一起了。
bar1=(
Bar( )
.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月'])
.add_yaxis('甲的数量'##系列的名称
,[1000,2000,3000,5000,8000,3700,5800,7900,12000,10000,9000,8000] ##系列的数值
,stack='stack1'
)
.add_yaxis('已的数量'##系列的名称
,[500,1000,588,5788,6000,5677,3467,4444,3333,6666,7777,8888] ##系列的数值
,stack='stack1'
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='堆叠的柱状图'
,pos_left='45%'
)
,legend_opts=opts.LegendOpts(type_=None # 'plain'：普通图例。缺省就是普通图例。
# 'scroll'：可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。
,pos_left='right' #图例横向的位置
,pos_top='middle'#图例纵向的位置
,orient='vertical'#horizontal #图例方式的方式
)
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False ##不显示数据标签
))
)
bar1.render('bar1.html') ###输出html文件
输出格式为：
