pyecharts中的Bar函数改动

最新推荐文章于 2025-06-15 15:54:55 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Miracle_520/article/details/97136921
本文介绍了使用pyecharts库创建Bar图表的方法。修正了Bar()构造函数误传参数及add()方法已废弃的问题，展示了正确的图表配置和渲染流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

导入Bar:

	from pyecharts.charts import Bar

原来的代码：

	 chart = Bar("中国天气最低气温排行榜")
	 chart.add('',cities,temps)
	 chart.render('temperature.html')

错误分析：Bar()函数不能传入参数。而且add()方法已经去除。

修改后代码：

	 chart = Bar()
  	 chart.add_xaxis(cities)
  	 # add_yaxis需要传入两个参数，第一个参数为str类型
	 chart.add_yaxis('', temps)
   	 chart.render('temperature.html')
【jupyter-notebook之可视化学习-pyecharts（二）：为什么Bar.add_yaxis(“成交量“,Volume)，无法显示图呃？】
weixin_54234020的博客
07-14 778
利用jupyter-notebook和pyecharts库进行可视化数据，并显示结果图。
pyecharts五步法作图实现数据可视化（以柱状图bar为例）
weixin_41855010的博客
02-19 2401
第一步：导入Bar对象，注意import语句要完整 第二步：新建一个Bar对象 第三步：使用bar.add_xaxis()添加x轴的数据 第四步：使用bar.add_yaxis()添加y轴的数据与y轴标签 第五步：使用render()进行渲染生成最终图形的html文件（在浏览器中打开） 完整代码如下： from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar...
Python 可视化 - Pyecharts Bar 柱状图配置项
myqijin的博客
12-19 1万+
x 轴标签格式器，如 '天'，则 x 轴的标签为数据加'天'(3 天，4 天)。y 轴标签格式器，如 '天'，则 y 轴的标签为数据加'天'(3 天，4 天)。y 轴刻度标签旋转的角度，在类目轴的类目标签显示不下的时候可以通过旋转防止标签之间重叠。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。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。y 轴刻度标签的显示间隔，在类目轴中有效。
【数据可视化】Pyecharts-家乡地图
yuange1666的博客
06-15 1005
Pyecharts 是基于 Python 的开源可视化库，可生成交互式图表。数据可视化通过图表等形式呈现数据，二者结合能将复杂数据转化为直观图形，广泛应用于商业分析（如销售趋势展示）、学术研究（如数据模型可视化）、政务决策（如人口分布呈现）等场景，助力高效信息传递与决策支持。
pyecharts图表库学习:Bar（柱状图/条形图）、Bar3D（3D 柱状图）
错位的梦寐的博客
11-17 1万+
柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小。 Bar.add() 方法签名 add(name, x_axis, y_axis, is_stack=False, bar_category_gap='20%', **kwargs) name -> str 图例名称 x_axis -> list x 坐标轴数据 y_axis -> list y 坐标...
pyecharts中的Bar函数的改动
weixin_44595960的博客
03-29 1002
pyecharts中的Bar函数的改动 from pyecharts.charts import Bar #新用法,原来的不能用了from pyecharts import Bar from pyecharts.charts import Grid from pyecharts.charts import Kline from pyecharts.charts import WordCloud f...
Pyecharts 组合图形绘制实践
Python数据之道
12-23 5864
来源：Python数据之道作者：Peter整理：LemonPyecharts 组合图形绘制实践大家好，之前跟大家分享了用 Pyecharts 绘制桑基图和饼图：炫酷！用Python制作漂...
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB # 数据 months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月'] cost = [1200, 1500, 1800, 1400, 1600, 2000] bar = ( # 图片大小设置 Bar(init_opts= opts.InitOpts()) # 实例化对象 # 添加x轴的数据 .add_xaxis(months) # 添加y轴的数据 .add_yaxis("消费金额(元)",cost) ) bar.render_notebook()此代码为何报以下错误ImportError: cannot import name 'options' from partially initialized module 'pyecharts' (most likely due to a circular import) (D:\untitled1\pyecharts\pyecharts.py)
最新发布
07-16
同时，也要注意pyecharts有多个版本分支（如v0.5.x和v1.x），它们之间有不兼容的改动。 ### 步骤3: 升级或重新安装pyecharts 如果版本过旧，使用以下命令升级pyecharts： ```bash pip install --upgrade pyecharts ...
【PyEcharts兼容性调试】：图表在主流浏览器中的兼容性解决方案
本文介绍了PyEcharts图表库的基础知识，分析了浏览器兼容性的理论及其在PyEcharts图表渲染中的应用。文章探讨了主流浏览器的兼容性调试方法，并提出了PyEcharts的兼容性优化策略。通过案例分析，本文对实际遇到的...
Mac上萌新学习python爬虫使用pycharm导入pyecharts库时遇到的一些问题
sway__的博客
06-19 1933
from urllib import request from urllib import parse from http.cookiejar import CookieJar import requests from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts.charts.basic_charts.bar import Bar from pyecharts import options as opts headers={ 'User-Agent':'M
#%% import pandas as pd import math from scipy.spatial.distance import cdist #%% data=pd.read_excel(r'G:\高德周边.xlsx','Sheet1') poi_r=data['location'].str.split(',') poi=[] for r in poi_r: r1=[float(item) for item in r] poi.append(r1) # %% def distance(l1,l2):#l1为第一个经纬度，格式为list.l2为第二个经纬度，格式为list dis=cdist([l1],[l2],metric='euclidean') dis=list(list(list(dis))[0]*100000)[0] if dis<1000: cla='1公里' elif 1000<=dis<2000: cla='2公里' elif 2000<=dis<3000: cla='3公里' elif 3000<=dis<4000: cla='4公里' else: cla='5公里' return [dis,cla] # %% point=[23.091140,113.354227] dist=[] clify=[] for p in poi: p1=distance(point,p[::-1]) dist.append(p1[0]) clify.append(p1[1]) # %% data['距离']=dist data['类别']=clify # %% data_1=data.loc[:,['距离','类别']] # %% clify_count=data_1['类别'].value_counts()#统计不同距离的数据量 clify_count # %% from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar c = ( Bar() .add_xaxis(clify_count.index.values.tolist()) .add_yaxis("不同距离店铺数", clify_count.values.tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="", subtitle="")) .render(r'G:\示例.html')) #%% 上面的代码原本是根据距离不同而进行归类，请帮我根据上面的代码，修改成计算方位角和归类的代码
04-03
from pyecharts.charts import Bar bar_chart = ( Bar() .add_xaxis(clify_count.index.tolist()) # X轴显示各个方位类别名称 .add_yaxis("不同方位店铺数", clify_count.values.tolist()) # Y轴展示对应数值 ....
pyecharts 参数解释
weixin_42596246的博客
02-12 727
Pyecharts 是一个基于 Python 的开源图表库，它可以生成各种图表，如折线图、柱状图、饼图等。参数是在使用 Pyecharts 生成图表时设置图表的各种属性，如图表标题、图表大小、图表颜色等。 以下是 Pyecharts 中常用的一些参数解释： title: 图表标题 width: 图表宽度 height: 图表高度 title_pos: 标题位置，可选 "center"、"left...
(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)
2301_81199775的博客
12-08 1万+
(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)+数据平滑
Pyecharts(一) —— 配置项&图表类型
share16的博客
07-14 4934
Pyecharts(一)：配置项&图表类型
pyecharts系列之Bar的用法
瓜瓜的笔记
11-29 1万+
文章目录准备工作一、柱状图二、堆积柱状图三、瀑布图四、直方图五、条形图六、配置1、主题配置2、区域缩放3、标记线4、标记点 准备工作 1、安装库pyecharts 以下代码默认版本为1.x pip install pyecharts 2、输出 本文主要用Jupyter Notebook进行操作,Jupyter Notebook 直接调用 render_notebook 随时随地渲染图表 .render_notebook() 也可输出html格式 .render("name.html") 3、导入所用相
[pyecharts1.7] 图表基础设置：大小、背景色、配色主题等
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H_biubiu的博客
04-08 1万+
今日心情 ：因为逛了街而莫名的开心 废话警告：心情好了就收不住，我可能要开始叨叨了。。。 鉴于目前在用的一直是FineReport（说人话：帆软），虽然自我感觉，用的熟练度已经可以了，但是考虑到技能的全面性，所以最近打算研究一下其他的数据可视化工具，比如：Echarts、PowerBI等。至于为什么不是直接上手Echarts，而是先从pyecharts入手，暂且不表（嘿嘿，不告诉你）。 pye...
pyecharts 画图 新版本讲解-以前的基本失效了
weixin_42053726的博客
07-08 8274
官网：http://pyecharts.org/#/ 下面这个人的博客不错，包含Geo和map的区别 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40683253/article/details/87859970#%E4%BD%BF%E7%94%A8%20pyecharts%20%E6%A8%A1%E5%9D%97%E4%B8%AD%E7%9A%84%20Geo%20%E5...
pyecharts x轴字体大小调整_可视化入门 | pyecharts全局配置项详解
weixin_39719476的博客
11-20 2030
OLDER BROTHER大家好，我是你们的机房老哥！计算机绘图是老哥很早就关注的领域，在老哥的设计师朋友们的强烈要求下，打算出几期可视化专题，详细讲讲python绘图那些事。python可以绘制什么样的图呢？桑基图网络图日光图地理可视化雷达图饼状图折线图python的绘图库很多，底层库matplotlib、封装的高级API库Seaborn、bokeh、地理信息可视化basemap、...
Python—实训day11—Pyecharts绘图
#请假条的博客
10-01 2857
1绘图逻辑 （1）选择图表类型； （2）添加数据； （3）设置全局变量； （4）显示及保存图表。 1.1图表类型 from pyecharts.charts import * 1.2添加数据 散点图、折线图等二维数据图形可通过 .add_xaxis(xaxis_data=x)和.add_yaxis(series_name='', y_axis=y)方法设置。 饼图等一维图形可通过.add(series_name=‘’, data_pair=[(i, j)for i, j in zip(
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