Pyecharts ——（一）bar

mac2026-03-14 4

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

pyecharts包含的图表：

Bar（柱状图/条形图）Bar3D（3D 柱状图）Boxplot（箱形图）EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）Funnel（漏斗图）Gauge（仪表盘）Geo（地理坐标系）Graph（关系图）HeatMap（热力图）Kline（K线图）Line（折线/面积图）Line3D（3D 折线图）Liquid（水球图）Map（地图）Parallel（平行坐标系）Pie（饼图）Polar（极坐标系）Radar（雷达图）Sankey（桑基图）Scatter（散点图）Scatter3D（3D 散点图）ThemeRiver（主题河流图）WordCloud（词云图）

用户自定义

Grid 类：并行显示多张图Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上Page 类：同一网页按顺序展示多图Timeline 类：提供时间线轮播多张图

本系列会对常用的图表种类进行详细介绍。

标题

一、准备工作二、实例

一、准备工作

在windows环境下，可以直接通过pip安装

pip install pyecharts

这里要专门说明一下，自从 0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表（Geo、Map），可自行安装对应的地图文件包。否则在用到这两个包的时候，并能完整的显示地图效果。

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市

Windows下通过已下的pip命令进行安装

pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg

安装好后在如果能够成功import，就代表安装成功了

接下来看下版本

import pyecharts pyecharts.__version__

准备工作到此就基本完成了，话不多说，进入绘图阶段

二、实例

在正式绘图之前，还要介绍几个后续会非常常见的方法：

add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

show_config() 打印输出图表的所有配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，支持 path 参数，设置文件保存位置，如 render(r"C:\Users\acer\Documents\chart.html")，文件用浏览器打开。

render_notebook() 由于是在IPython上运行的，通过render_notebook()可以直接将结果展示出来，不用保存html到本地

先绘制一个最简单的bar

可以单击上面的legend，单独查看一个类别的

显示toolbox

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0],category_gap="60%") bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1],category_gap="60%") bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)) bar.render_notebook()

与Echarts一样，默认的toolbox包括save as image、restore、dataview、datazoom

save as image可以将图标保存为图片； restore可以恢复默认设置在dataview可以根据自己的需求改变数据，实时查看图标效果 datazoom可以对某块区域放大

修改单系列柱间距离

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0],category_gap="80%") bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1],category_gap="80%") bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)) bar.render_notebook()

修改多系列柱间距离

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0],gap="80%") bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1],gap="80%") bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)) bar.render_notebook()

设定坐标轴名称

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0]) bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴")) bar.render_notebook()

翻转xy轴

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0]) bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴")) bar.reversal_axis() bar.render_notebook()

堆叠部分数据

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200], [600,900,1100] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0],stack='stack1') bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1],stack='stack1') bar.add_yaxis(series_name='公司C', yaxis_data=y[2]) bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴")) bar.render_notebook()

标记指定类型

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200], [600,900,1100] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0]) bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1]) bar.set_series_opts(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.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴")) bar.render_notebook()

添加水平slider

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200], [600,900,1100] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0]) bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1]) bar.set_series_opts(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.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴"), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider',range_start=0,range_end=1200)) bar.render_notebook()

旋转x轴标签

import pyecharts.charts as pyec import pyecharts.options as opts x = ['甲','乙','丙'] y = [ [300,800,600], [1200,500,200], [600,900,1100] ] bar = pyec.Bar() bar.add_xaxis(x) bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y[0]) bar.add_yaxis(series_name='公司B', yaxis_data=y[1]) bar.set_series_opts(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.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图',pos_left='right')) bar.set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 Y 轴"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="我是 X 轴",axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider',range_start=0,range_end=1200)) bar.render_notebook()

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