pycharts配置项

配置项

• 分为全局配置项和系列配置项两个部分；

• ☁️ 为防止混淆，每个cell中只包含一项功能实现；

• 每个配置项均附上了官方的代码注释；

全局配置项

InitOpts—初始化配置项

class InitOpts(  
    # 图表画布宽度，css 长度单位。  
     str = "900px",  

    # 图表画布高度，css 长度单位。  
    height: str = "500px",  

    # 图表 ID，图表唯一标识，用于在多图表时区分。  
    chart_id: Optional[str] = None,  

    # 渲染风格，可选 "canvas", "svg"  
    # # 参考 `全局变量` 章节  
    renderer: str = RenderType.CANVAS,  

    # 网页标题  
    page_title: str = "Awesome-pyecharts",  

    # 图表主题  
    theme: str = "white",  

    # 图表背景颜色  
    bg_color: Optional[str] = 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  
    js_host: str = "",  

    # 画图动画初始化配置，参考 `global_options.AnimationOpts`  
    animation_opts: Union[AnimationOpts, dict] = AnimationOpts(),  
)

画布大小设置

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 画布大小配置
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data_1)
    .add_yaxis('', y_data_2)
)

bar.render_notebook()

主题配置

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 主题配置
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data_1)
    .add_yaxis('', y_data_2)
)

bar.render_notebook()

网页标题

⚠️ 不是图表的标题，注意区分！！

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 主题配置
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(page_title='AwesomeTang'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data_1)
    .add_yaxis('', y_data_2)
)

bar.render_notebook()

富文本

参考文档 Echarts-富文本标签,pyecharts中配置与之类似，需要formatter和rich来进行协同配合～

# 富文本
rich_text = {
    "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},
    "abg": {
        "backgroundColor": "#e3e3e3",
        "width": "100%",
        "align": "right",
        "height": 22,
        "borderRadius": [4, 4, 0, 0],
    },
    "hr": {
        "borderColor": "#aaa",
        "width": "100%",
        "borderWidth": 0.5,
        "height": 0,
    },
    "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
    "per": {
        "color": "#eee",
        "backgroundColor": "#334455",
        "padding": [2, 4],
        "borderRadius": 2,
    },
}


# 虚假数据
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

pie = (Pie()
       .add('销售额', [list(z) for z in zip(cate, data)],
       label_opts=opts.LabelOpts(position='outsiede',
                     formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",
                     rich=rich_text))
       )

pie.render_notebook()

LabelOpts-标签配置项

关于标签文本中字体的配置可参考「系列配置项 TextStyleOpts-文字样式配置项」

class LabelOpts(  
    # 是否显示标签。  
    is_show: bool = True,  

    # 标签的位置。可选  
    # 'top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight'  
    # 'insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft'  
    # 'insideTopRight'，'insideBottomRight'  
    position: Union[str, Sequence] = "top",  

    # 文字的颜色。  
    # 如果设置为 'auto'，则为视觉映射得到的颜色，如系列色。  
    color: Optional[str] = None,  

    # 文字的字体大小  
    font_size: Numeric = 12,  

    # 文字字体的风格，可选：  
    # 'normal'，'italic'，'oblique'  
    font_style: Optional[str] = None,  

    # 文字字体的粗细，可选：  
    # 'normal'，'bold'，'bolder'，'lighter'  
    font_weight: Optional[str] = None,  

    # 文字的字体系列  
    # 还可以是 'serif' , 'monospace', 'Arial', 'Courier New', 'Microsoft YaHei', ...  
    font_family: Optional[str] = None,  

    # 标签旋转。从 -90 度到 90 度。正值是逆时针。  
    rotate: Optional[Numeric] = None,  

    # 刻度标签与轴线之间的距离。  
    margin: Optional[Numeric] = 8,  

    # 坐标轴刻度标签的显示间隔，在类目轴中有效。  
    # 默认会采用标签不重叠的策略间隔显示标签。  
    # 可以设置成 0 强制显示所有标签。  
    # 如果设置为 1，表示『隔一个标签显示一个标签』，如果值为 2，表示隔两个标签显示一个标签，以此类推。  
    # 可以用数值表示间隔的数据，也可以通过回调函数控制。回调函数格式如下：  
    # (index:number, value: string) => boolean  
    # 第一个参数是类目的 index，第二个值是类目名称，如果跳过则返回 false。  
    interval: Union[Numeric, str, None]= None,  

    # 文字水平对齐方式，默认自动。可选：  
    # 'left'，'center'，'right'  
    horizontal_align: Optional[str] = None,  

    # 文字垂直对齐方式，默认自动。可选：  
    # 'top'，'middle'，'bottom'  
    vertical_align: Optional[str] = None,  

    # 标签内容格式器，支持字符串模板和回调函数两种形式，字符串模板与回调函数返回的字符串均支持用 \n 换行。  
    # 模板变量有 {a}, {b}，{c}，{d}，{e}，分别表示系列名，数据名，数据值等。   
    # 在 trigger 为 'axis' 的时候，会有多个系列的数据，此时可以通过 {a0}, {a1}, {a2} 这种后面加索引的方式表示系列的索引。   
    # 不同图表类型下的 {a}，{b}，{c}，{d} 含义不一样。 其中变量{a}, {b}, {c}, {d}在不同图表类型下代表数据含义为：  

    # 折线（区域）图、柱状（条形）图、K线图 : {a}（系列名称），{b}（类目值），{c}（数值）, {d}（无）  
    # 散点图（气泡）图 : {a}（系列名称），{b}（数据名称），{c}（数值数组）, {d}（无）  
    # 地图 : {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无）  
    # 饼图、仪表盘、漏斗图: {a}（系列名称），{b}（数据项名称），{c}（数值）, {d}（百分比）  
    # 示例：formatter: '{b}: {@score}'  
    #   
    # 回调函数，回调函数格式：  
    # (params: Object|Array) => string  
    # 参数 params 是 formatter 需要的单个数据集。格式如下：  
    # {  
    #    componentType: 'series',  
    #    // 系列类型  
    #    seriesType: string,  
    #    // 系列在传入的 option.series 中的 index  
    #    seriesIndex: number,  
    #    // 系列名称  
    #    seriesName: string,  
    #    // 数据名，类目名  
    #    name: string,  
    #    // 数据在传入的 data 数组中的 index  
    #    dataIndex: number,  
    #    // 传入的原始数据项  
    #    data: Object,  
    #    // 传入的数据值  
    #    value: number|Array,  
    #    // 数据图形的颜色  
    #    color: string,  
    # }  
    formatter: Optional[str] = None,  

    # 在 rich 里面，可以自定义富文本样式。利用富文本样式，可以在标签中做出非常丰富的效果  
    # 具体配置可以参考一下 https://www.echartsjs.com/tutorial.html#%E5%AF%8C%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A0%87%E7%AD%BE  
    rich: Optional[dict] = None,  
)

显示/关闭标签

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 标题样式配置
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data_1)
    .add_yaxis('', y_data_2)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)

bar.render_notebook()

标签显示位置

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 标题样式配置
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data_1)
    .add_yaxis('', y_data_2)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,
                                               # 标签的位置。可选
                                               # 'top'，'left'，'right'，'bottom'，'inside'，'insideLeft'，'insideRight'
                                               # 'insideTop'，'insideBottom'， 'insideTopLeft'，'insideBottomLeft'
                                               # 'insideTopRight'，'insideBottomRight'
                                               position='inside'))
)

bar.render_notebook()

LineStyleOpts：线样式配置项

class LineStyleOpts(  
    # 是否显示  
    is_show: bool = True,  

    # 线宽。  
     Numeric = 1,  

    # 图形透明度。支持从 0 到 1 的数字，为 0 时不绘制该图形。  
    opacity: Numeric = 1,  

    # 线的弯曲度，0 表示完全不弯曲  
    curve: Numeric = 0,  

    # 线的类型。可选：  
    # 'solid', 'dashed', 'dotted'  
    type_: str = "solid",  

    # 线的颜色。  
    # 颜色可以使用 RGB 表示，比如 'rgb(128, 128, 128)'，如果想要加上 alpha 通道表示不透明度，  
    # 可以使用 RGBA，比如 'rgba(128, 128, 128, 0.5)'，也可以使用十六进制格式，比如 '#ccc'。  
    # 除了纯色之外颜色也支持渐变色和纹理填充  
    #   
    # 线性渐变，前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1，相当于在图形包围盒中的百分比，  
    # 如果 globalCoord 为 `true`，则该四个值是绝对的像素位置  
    # color: {  
    #    type: 'linear',  
    #    x: 0,  
    #    y: 0,  
    #    x2: 0,  
    #    y2: 1,  
    #    colorStops: [{  
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色  
    #    }, {  
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色  
    #    }],  
    #    global: false // 缺省为 false  
    # }  
    #   
    # 径向渐变，前三个参数分别是圆心 x, y 和半径，取值同线性渐变  
    # color: {  
    #    type: 'radial',  
    #    x: 0.5,  
    #    y: 0.5,  
    #    r: 0.5,  
    #    colorStops: [{  
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色  
    #    }, {  
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色  
    #    }],  
    #    global: false // 缺省为 false  
    # }  
    #   
    # 纹理填充  
    # color: {  
    #    image: imageDom, // 支持为 HTMLImageElement, HTMLCanvasElement，不支持路径字符串  
    #    repeat: 'repeat' // 是否平铺, 可以是 'repeat-x', 'repeat-y', 'no-repeat'  
    # }  
    color: Union[str, Sequence, None] = None,  
)

线宽

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('线宽为5', y_data_1, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=5))
        .add_yaxis('默认线宽', y_data_2, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1))
        )

线型

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]
y_data_3 = [223, 453, 189, 207, 221, 123]

# 'solid', 'dashed', 'dotted'
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('solid', y_data_1, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='solid'))
        .add_yaxis('dashed', y_data_2, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed'))
        .add_yaxis('dotted', y_data_3, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dotted'))
        )

line.render_notebook()

颜色

⚠️ 注意这里配置的是线的颜色，并不是图元的颜色❗️

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]
y_data_3 = [223, 453, 189, 207, 221, 123]

# 注意区分
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('1', y_data_1, color='green')
        .add_yaxis('2', y_data_2, color='green', linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='black'))
        .add_yaxis('3', y_data_3, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='black'))
        )

line.render_notebook()

SplitLineOpts-分割线配置项

class SplitLineOpts(  
    # 是否显示分割线  
    is_show: bool = False,  

    # 线风格配置项，参考 `series_options.SplitLineOpts`  
    linestyle_opts: LineStyleOpts = LineStyleOpts()  
)

显示分割线

分割线样式配置参考「系列配置项 LineStyleOpts-线样式配置项」

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]


# 分割线
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data)
        .set_global_opts(
            # 显示X轴分割线
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                    is_show=True)),
            # 显示Y轴分割线
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                    is_show=True))
)
)

line.render_notebook()

SplitAreaOpts：分隔区域配置项

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]


# 分割线
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data)
        .set_global_opts(
            # 显示Y轴分割区域
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True,
                                                  areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)))
)
)

line.render_notebook()

AreaStyleOpts：区域填充样式配置项

class AreaStyleOpts(  
    # 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] = 0,  
    # 填充的颜色。  
    # 颜色可以使用 RGB 表示，比如 'rgb(128, 128, 128)'，如果想要加上 alpha 通道表示不透明度，  
    # 可以使用 RGBA，比如 'rgba(128, 128, 128, 0.5)'，也可以使用十六进制格式，比如 '#ccc'。  
    # 除了纯色之外颜色也支持渐变色和纹理填充  
    #   
    # 线性渐变，前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1，相当于在图形包围盒中的百分比，  
    # 如果 globalCoord 为 `true`，则该四个值是绝对的像素位置  
    # color: {  
    #    type: 'linear',  
    #    x: 0,  
    #    y: 0,  
    #    x2: 0,  
    #    y2: 1,  
    #    colorStops: [{  
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色  
    #    }, {  
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色  
    #    }],  
    #    global: false // 缺省为 false  
    # }  
    #   
    # 径向渐变，前三个参数分别是圆心 x, y 和半径，取值同线性渐变  
    # color: {  
    #    type: 'radial',  
    #    x: 0.5,  
    #    y: 0.5,  
    #    r: 0.5,  
    #    colorStops: [{  
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色  
    #    }, {  
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色  
    #    }],  
    #    global: false // 缺省为 false  
    # }  
    #   
    # 纹理填充  
    # color: {  
    #    image: imageDom, // 支持为 HTMLImageElement, HTMLCanvasElement，不支持路径字符串  
    #    repeat: 'repeat' // 是否平铺, 可以是 'repeat-x', 'repeat-y', 'no-repeat'  
    # }  
    color: Optional[str] = None  
)

显示填充区域

默认opacity=0,即不限时，如需显示设置opacity大于0，opacity介于0到1之间。

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]


# 分割线
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data)
        .set_global_opts(
            # 显示Y轴分割区域
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True,
                                                  areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity='0.6')))
)
)

line.render_notebook()

颜色

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]


# 分割线
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data)
        .set_global_opts(
            # 显示Y轴分割区域
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True,
                                                  areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity='0.1', color='grey')))
)
)

line.render_notebook()

EffectOpts-涟漪特效配置项

class EffectOpts(  
    # 是否显示特效。  
    is_show: bool = True,  

    # 波纹的绘制方式，可选 'stroke' 和 'fill'，Scatter 类型有效。  
    brush_type: str = "stroke",  

    # 动画中波纹的最大缩放比例，Scatter 类型有效。  
    scale: Numeric = 2.5,  

    # 动画的周期，秒数，Scatter 类型有效。  
    period: Numeric = 4,  

    # 特效标记的颜色  
    color: Optional[str] = None,  

    # 特效图形的标记。  
    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',   
    # 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'  
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。  
    symbol: Optional[str] = None,  

    # 特效标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示高和宽，  
    # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。  
    symbol_size: Optional[Numeric] = None,  

    # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值，数值越大尾迹越长。Geo 图设置 Lines 类型时有效。  
    trail_length: Optional[Numeric] = None,  
)

特效类型

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

# 可选 'stroke' 和 'fill'
effectScatter = (EffectScatter()
                 .add_xaxis(x_data)
                 .add_yaxis('stroke', y_data_1,
                            effect_opts=opts.EffectOpts(brush_type='stroke'))
                .add_yaxis('fill', y_data_2,
                            effect_opts=opts.EffectOpts(brush_type='fill'))
                 )

effectScatter.render_notebook()

范围 & 周期

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]

effectScatter = (EffectScatter()
                 .add_xaxis(x_data)
                 .add_yaxis('', y_data_1,
                            effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5))
                .add_yaxis('', y_data_2,
                            effect_opts=opts.EffectOpts(scale=5, period=10))
                 )

effectScatter.render_notebook()

标记形状

data = [['北京', '上海'], ['武汉', '深圳'], ['拉萨', '北京'], ['深圳', '上海']]

geo = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china")
    .add("", data, type_='lines',
         effect_opts=opts.EffectOpts(symbol='arrow'))
)
geo.render_notebook()

标记大小

data = [['北京', '上海'], ['武汉', '深圳'], ['拉萨', '北京'], ['深圳', '上海']]

geo = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china")
    .add("", data, type_='lines',
         effect_opts=opts.EffectOpts(symbol='circle', symbol_size=10))
)
geo.render_notebook()

标记点

MarkPointItem：标记点数据项

class MarkPointItem(  
    # 标注名称。  
    name: Optional[str] = None,  

    # 特殊的标注类型，用于标注最大值最小值等。可选:  
    # 'min' 最大值。  
    # 'max' 最大值。  
    # 'average' 平均值。  
    type_: Optional[str] = None,  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值，可以是   
    # 0（xAxis, radiusAxis），  
    # 1（yAxis, angleAxis），默认使用第一个数值轴所在的维度。  
    value_index: Optional[Numeric] = None,  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值。这可以是维度的直接名称，  
    # 例如折线图时可以是 x、angle 等、candlestick 图时可以是 open、close 等维度名称。  
    value_dim: Optional[str] = None,  

    # 标注的坐标。坐标格式视系列的坐标系而定，可以是直角坐标系上的 x, y，  
    # 也可以是极坐标系上的 radius, angle。例如 [121, 2323]、['aa', 998]。  
    coord: Optional[Sequence] = None,  

    # 相对容器的屏幕 x 坐标，单位像素。  
    x: Optional[Numeric] = None,  

    # 相对容器的屏幕 y 坐标，单位像素。  
    y: Optional[Numeric] = None,  

    # 标注值，可以不设。  
    value: Optional[Numeric] = None,  

    # 标记的图形。  
    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',   
    # 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'  
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。  
    symbol: Optional[str] = None,  

    # 标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示宽和高，  
    # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。  
    symbol_size: Union[Numeric, Sequence] = None,  

    # 标记点样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`  
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  
)

MarkPointOpts：标记点配置项

class MarkPointOpts(  
    # 标记点数据，参考 `series_options.MarkPointItem`  
    data: Sequence[Union[MarkPointItem, dict]] = None,  

    # 标记的图形。  
    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',   
    # 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'  
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。  
    symbol: Optional[str] = None,  

    # 标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示宽和高，  
    # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。  
    # 如果需要每个数据的图形大小不一样，可以设置为如下格式的回调函数：  
    # (value: Array|number, params: Object) => number|Array  
    # 其中第一个参数 value 为 data 中的数据值。第二个参数 params 是其它的数据项参数。  
    symbol_size: Union[None, Numeric] = None,  

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`  
    label_opts: LabelOpts = LabelOpts(position="inside", color="#fff"),  
)

特殊值标记

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

# 特殊值标记
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data)
    .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"),
            ]))
)

bar.render_notebook()

自定义标记点

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

# 三种定位方式如下
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data)
    .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                # 根据坐标定位
                opts.MarkPointItem(coord=['Xiaomi', 150], name="坐标"),
                # 根据像素值定位
                opts.MarkPointItem(x=200, y=160, name="像素值"),
                # 设置显示的value
                opts.MarkPointItem(coord=[4, 150], name="设置value", value='hi'),
            ]))
)

bar.render_notebook()

指定维度

在设置type_时，我们可以指定是按照X or Y轴进行标记。

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

# 特定维度上的特殊值
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data)
    .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="x轴最大", value_index=0),
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="y轴最大", value_index=1)
            ]))
)

bar.render_notebook()

标记线

MarkLineItem-标记线数据项

class MarkLineItem(  
    # 标注名称。  
    name: Optional[str] = None,  

    # 特殊的标注类型，用于标注最大值最小值等。可选:  
    # 'min' 最大值。  
    # 'max' 最大值。  
    # 'average' 平均值。  
    type_: Optional[str] = None,  

    # 相对容器的屏幕 x 坐标，单位像素。  
    x: Union[str, Numeric, None] = None,  

    # 相对容器的屏幕 y 坐标，单位像素。  
    y: Union[str, Numeric, None] = None,  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值，可以是   
    # 0（xAxis, radiusAxis），  
    # 1（yAxis, angleAxis），默认使用第一个数值轴所在的维度。  
    value_index: Optional[Numeric] = None,  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值。这可以是维度的直接名称，  
    # 例如折线图时可以是 x、angle 等、candlestick 图时可以是 open、close 等维度名称。  
    value_dim: Optional[str] = None,  

    # 起点或终点的坐标。坐标格式视系列的坐标系而定，可以是直角坐标系上的 x, y，  
    # 也可以是极坐标系上的 radius, angle。  
    coord: Optional[Sequence] = None,  

    # 终点标记的图形。  
    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',  
    #  'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'  
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。  
    symbol: Optional[str] = None,  

    # 标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示宽和高，  
    # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。  
    symbol_size: Optional[Numeric] = None,  
)

MarkLineOpts：标记线配置项

class MarkLineOpts(  
    # 图形是否不响应和触发鼠标事件，默认为 false，即响应和触发鼠标事件。  
    is_silent: bool = False,  

    # 标记线数据，参考 `series_options.MarkLineItem`  
    data: Sequence[Union[MarkLineItem, dict]] = None,  

    # 标线两端的标记类型，可以是一个数组分别指定两端，也可以是单个统一指定，具体格式见 data.symbol。  
    symbol: Optional[str] = None,  

    # 标线两端的标记大小，可以是一个数组分别指定两端，也可以是单个统一指定。  
    symbol_size: Union[None, Numeric] = None,  

    # 标线数值的精度，在显示平均值线的时候有用。  
    precision: int = 2,  

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`  
    label_opts: LabelOpts = LabelOpts(),  

    # 标记线样式配置项，参考 `series_options.LineStyleOpts`  
    linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,  
)

特殊值标记

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

# 特定维度上的特殊值
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data)
    .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")
            ]))
)

bar.render_notebook()

自定义标记线

# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 23]

# 特定维度上的特殊值
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data)
    .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(x="Xiaomi", name="x=xiaomi"),
                opts.MarkLineItem(y=100, name="y=100")
            ]))
)

bar.render_notebook()

标记区域

MarkAreaItem-标记区域数据项

class MarkAreaItem(  
    # 区域名称, 仅仅就是一个名称而已  
    name: Optional[str] = None,  

    # 特殊的标注类型，用于标注最大值最小值等。  
    # 'min' 最大值。  
    # 'max' 最大值。  
    # 'average' 平均值。  
    type_: Sequence[Optional[str], Optional[str]] = (None, None),  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值，可以是 0（xAxis, radiusAxis），1（yAxis, angleAxis）。  
    # 默认使用第一个数值轴所在的维度。  
    value_index: Sequence[Optional[Numeric], Optional[Numeric]] = (None, None),  

    # 在使用 type 时有效，用于指定在哪个维度上指定最大值最小值。  
    # 这可以是维度的直接名称，例如折线图时可以是 x、angle 等、candlestick 图时可以是 open、close 等维度名称。  
    value_dim: Sequence[Optional[str], Optional[str]] = (None, None),  

    # 相对容器的屏幕 x 坐标，单位像素，支持百分比形式，例如 '20%'。  
    x: Sequence[Union[str, Numeric, None], Union[str, Numeric, None]] = (None, None),  

    # 相对容器的屏幕 y 坐标，单位像素，支持百分比形式，例如 '20%'。  
    y: Sequence[Union[str, Numeric, None], Union[str, Numeric, None]] = (None, None),  

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`  
    label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  

    # 该数据项区域的样式，起点和终点项的 itemStyle 会合并到一起。参考 `series_options.ItemStyleOpts`  
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  
)

MarkAreaOpts-标记区域配置项

class MarkAreaOpts(  
    # 图形是否不响应和触发鼠标事件，默认为 False，即响应和触发鼠标事件。  
    is_silent: bool = False,  

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`  
    label_opts: LabelOpts = LabelOpts(),  

    # 标记区域数据，参考 `series_options.MarkAreaItem`  
    data: Sequence[Union[MarkAreaItem, dict]] = None,  
)

标记区域

# 虚假数据
date_list = ['10月{}日'.format(i) for i in range(1, 32)]
data = [random.randint(10, 100) for _ in date_list]

line = (Line()
        .add_xaxis(date_list)
        .add_yaxis('', data)
        .set_series_opts(markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(
            data=[
                opts.MarkAreaItem(name="十一黄金周", x=("10月1日", "10月7日")),
            ])
)
)

line.render_notebook()