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pyecharts第三篇：对于全局配置项和系列配置项的一些理解_pyecharts 全局配合和系列配置的区别

作者：weixin_40725706 | 2024-02-29 10:15:14

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pyecharts 全局配合和系列配置的区别

1. 配置项 总纲

总体来说，配置项就是对可视化过程中图像的不同形态属性 在展示状态下的展示

配置项内部：

（1）可以放置项的相关参数，特别是包括配置项内部嵌套其他配置项的参数，例如：

  1. bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='小花园浇花',subtitle='SSS'),
  2.                    xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='red')),#添加x轴上的分割线
  3. # set_global_opts 的参数配置项 plitarea_opts 再嵌套 areastyle_opts
  4. splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5,color='blue')),#对分割线之间的区域进行填充
  5.                                             axisline_opts=opts.AxisLineOpts(symbol=['none', 'arrow'],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='black'))),
  6. # 这里同样也是 嵌套配置项。和前面一样
  7. yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='red')),
  8.                                             axisline_opts=opts.AxisLineOpts(symbol=['none', 'arrow'],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='black'))),
  9.                     )

其中，

# 全局配置项set_global_opts 中的参数配置项 splitarea_opts 再嵌套 areastyle_opts :
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5,color='blue'))

可以看出，配置项是一层嵌套一层的结果。一般都是把set_series_opts 系列配置项的参数内容嵌套在全局配置项set_global_opts 里面，就类似于全局配置项掌管宏观方面的配置，再把系列配置项的内容嵌套进去，就是用来美化细节，即调整微观方面。

当然除了set_series_opts 系列配置项用于嵌套之外，同时可以独立使用。例如：

bar1.set_series_opts(labelopts=opts.LableOpts(is_show=True)),)

如官网上的那句话：一切皆是配置项 官网：pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.

（2）在 设置y轴add_yaxis，内部也会添加相关的配置项，此时情况和上面（1）相同。

（3）配置项中的其他细节

        a. 其中代码的注释 #，使用 # 标注在代码行的上一行或同一行

        b. 其中Optional表示可选择是否可填，

        c. Union表示列表，比如Union[Numeric,str]表示数字类型和字符串类型

        比如title: str = "还原"表示title参数支持str字符串类型，默认是还原。

例如：

其中：

# 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts`

markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,

表示 markline_opts 后面可以 =  符合列表内的 任何一项内容，默认 None

2. 全局配置项 set_global_opts

a. 全局配置项共包含 25 项配置内容，不同的可视化内容使用的侧重点不一样，具体问题区别对待. 偏重于可视化的全局外观用到的文字，色彩等样式调整。

常用配置项名称：

InitOpts：初始化配置项

ToolboxOpts：工具箱配置项

BrushOpts：区域选择组件配置项

TitleOpts：标题配置项        （设置标题相关）TitleOpts：标题配置项        

LegendOpts：图例配置项    （设置图例相关）

AxisLineOpts: 坐标轴轴线配置项           （设置坐标轴相关）

AxisPointerOpts: 坐标轴指示器配置项    （设置坐标轴相关）

AxisOpts：坐标轴配置项                         （设置坐标轴相关）

  1. .set_global_opts(
  2.     xaxis_opts=opts.AxisOpts(
  3.     					 # 坐标轴名称
  4.     					 name="xxx",
  5.     					 # 最小值
  6.     					 min_=x_list[0],
  7.     					 # 最大值
  8.     					 max_=x_list[-1],
  9.     					 # 是否将最小值与原点重合。如果是True的话，最小值跟原点之间会有距离
  10.                          boundary_gap=False, 
  11.                          # 水平对齐。y轴的应该写middle，就是竖着居中了
  12.                          name_location='center',
  13.                          # 名称与轴之间的距离 
  14.                          name_gap=30, 
  15.                          # 坐标轴名字的格式
  16.                          name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
  17.                              color='navy',
  18.                              font_family='Courier New',
  19.                              font_size=15,
  20.                             ),
  21.                          # 刻度值的格式。此处是主刻度，interval表示隔x个显示一个刻度值
  22.                          axislabel_opts=opts.LabelOpts(
  23.                              color='navy',
  24.                              font_size=15,
  25.                              font_family='Courier New',
  26.                              interval=299,
  27.                          ),

3. 系列配置项 set_series_opts

a.  系列配置项共包含 18 项配置内容，主要偏重于可视化过程中的 图像细节把控和调整。

多数配置项都能用到，常用配置项名称：

LabelOpts：标签配置项

LineStyleOpts：线样式配置项

TextStyleOpts：文字样式配置项

MarkPointItem：标记点数据项          （设置标记点相关）

MarkPointOpts：标记点配置项          （设置标记点相关）

MarkLineItem：标记线数据项         （设置标记线相关）

MarkLineOpts：标记线配置项         （设置标记线相关）

例如：

  1. bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
  2.                     effect_opts=opts.EffectOpts(),#仅对散点起效果
  3.                     # 可以看出，配置项嵌套在内部
  4.                     markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值')]),
  5.                     markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='min',name='最大值'),
  6.                                                           opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值'),]),
  7.                                                       minortick_opts=opts.MinorTickOpts(is_show=True))

4. 接下来关于 图表类型 中的配置项设置

pycharts的图表类型：

pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.

（1）图表类型

是对不同的图表的形成图像的数据输入，以及相关配置设置。

图表类型 分7项内容：

a. 除了 直角坐标系图表 之外，其他的图表都是 obj.add(data, opts)

直角坐标系图表 是：

obj.add_xaxis(x_data)  # 添加 x 轴数据

obj.add_yaxis(y_data, opts) # 添加 y 轴数据

举例：

a1. 其他图表（例：饼图 Document）

                obj.add(data, opts)

func pyecharts.charts.Pie.add

  1. def add(
  2.     # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
  3.     series_name: str,
  5.     # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
  6.     data_pair: types.Sequence[types.Union[types.Sequence, opts.PieItem, dict]],
  8.     # 系列 label 颜色
  9.     color: Optional[str] = None,
  11.     # 从调色盘 option.color 中取色的策略，可取值为：
  12.     # 'series'：按照系列分配调色盘中的颜色，同一系列中的所有数据都是用相同的颜色；
  13.     # 'data'：按照数据项分配调色盘中的颜色，每个数据项都使用不同的颜色。
  14.     color_by: types.Optional[str] = "data",
  16.     # 是否启用图例 hover 时的联动高亮。
  17.     is_legend_hover_link: bool = True,
  19. ---------------------- 官网截取内容
  1. from pyecharts import options as opts
  2. from pyecharts.charts import Pie
  3. from pyecharts.faker import Faker
  4.  
  5. c = (
  6.     Pie()
  7.     .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]) # 把类目和对应的数值放在一起
  8.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
  9.     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
  10.     .render("pie_base.html")
  11. )

其中 .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]) # 把类目和对应的数值放在一起

a2. 直角坐标系图表 （例子：柱状图 Document）

                obj.add_xaxis(x_data)  # 添加 x 轴数据

                obj.add_yaxis(y_data, opts) # 添加 y 轴数据

func pyecharts.charts.Bar.add_yaxis

  1. def add_yaxis(
  2.     # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
  3.     series_name: str,
  5.     # 系列数据
  6.     y_axis: Sequence[Numeric, opts.BarItem, dict],
  8.     # 是否选中图例
  9.     is_selected: bool = True,
  11.     # 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。
  12.     xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
  14.     # 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。
  15.     yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
  17. ---------- 官网截取内容
  1. from pyecharts import options as opts
  2. from pyecharts.charts import Bar
  3. from pyecharts.faker import Faker
  4.  
  5. c = (
  6.     Bar()
  7.     .add_xaxis(Faker.choose())
  8.     .add_yaxis("商家A", Faker.values())
  9.     .add_yaxis("商家B", Faker.values())
  10.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-MarkLine（指定类型）"))
  11.     .set_series_opts(
  12.         label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
  13.         markline_opts=opts.MarkLineOpts(
  14.             data=[
  15.                 opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
  16.                 opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
  17.                 opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
  18.             ]
  19.         ),
  20.     )
  21.     .render("bar_markline_type.html")
  22. )

参考内容：

pyecharts的各个系列配置项设置示例——个人整理与分享_pycharts marklineitem-CSDN博客

python-pyecharts绘图-坐标轴标签格式化formatter+刻度调整+批量输出为pdf_python pyecharts 输出格式-CSDN博客

pyecharts如何使用formatter回调函数_pyecharts formatter-CSDN博客

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