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柱形图，又称长条图、柱状图、条状图、棒形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。绘制长条图时，长条柱或柱组中线须对齐项目刻度，这一点与直方图有所区别，直方图用于描述正态分布的情况。本文借助Python中的pyecharts库，随机生成两组数组，绘制常用的并列柱形图、堆积柱形图、垂直柱形图， 生成柱形图可以分为三步，导入pyecharts库，导入数据，基本属性设置，如下为常用的柱形图示例。
1
柱形图
from pyecharts.charts import Barimport pyecharts.options as opts
num = [23, 85, 72, 43, 52]lab = ['A','B','C','D','E']
( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='' ,yaxis_data=num) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='主标题', subtitle='副标题') )).render_notebook()
2
并列柱形图
from pyecharts.charts import Barimport pyecharts.options as opts
num = [23, 85, 72, 43, 52]num2 = [14, 35, 62, 41, 19]lab = ['A','B','C','D','E']
( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='one', yaxis_data=num) .add_yaxis(series_name='two', yaxis_data=num2) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='主标题', subtitle='副标题') )).render_notebook()
3
堆积柱形图
from pyecharts.charts import Barimport pyecharts.options as opts
num = [23, 85, 72, 43, 52]num2 = [14, 35, 62, 41, 19]lab = ['A','B','C','D','E']
( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='one', yaxis_data=num, stack="stack1") .add_yaxis(series_name='two', yaxis_data=num2, stack="stack1") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='主标题', subtitle='副标题') )).render_notebook()
4
垂直柱形图
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar num = [23, 85, 72, 43, 52]num2 = [14, 35, 62, 41, 19]lab = ['A','B','C','D','E']
( Bar() .add_xaxis(lab) .add_yaxis("one", num) .add_yaxis("two", num2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-翻转 XY 轴"))).render_notebook()
感谢各位的阅读，以上就是“python pyecharts柱形图怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python pyecharts柱形图怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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