Bar() .add_xaxis(name[::-1]) .add_yaxis("销售量", values[::-1]) .reversal_axis() .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c}', is_show=False ),

这段代码的作用是：

1. 调用 pyecharts 库中的 Bar 类，创建一个柱状图对象。

2. 调用 add_xaxis() 方法，将前面获取的名称列表 name 反转后作为 x 轴的数据。

3. 调用 add_yaxis() 方法，将前面获取的销量列表 values 反转后作为 y 轴的数据，并设置系列名称为“销售量”。

4. 调用 reversal_axis() 方法，将 x 轴和 y 轴进行反转，即将 x 轴变成竖直方向，y 轴变成水平方向。

5. 调用 set_series_opts() 方法，设置系列的一些选项，包括标签格式化选项、是否显示标签等。

其中，label_opts 参数中的 formatter='{b}:{c}' 表示将标签格式化为“名称:销量”的形式，is_show=False 表示不显示标签。

相关问题

python绘制柱状图 bar.add_xaxis(x_data)，x轴上下都有数据

在Python的Matplotlib库中，绘制柱状图通常使用`plt.bar()`函数。如果你想在`bar`对象上添加X轴，并且X轴上有上下两组数据，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要准备两个列表，分别代表X轴的数据点和对应的上/下值，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设X轴数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 上面的数据
upper_values = [50, 75, 60, 85, 40]
# 下面的数据（如果需要）
lower_values = [40, 60, 55, 70, 30]

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制柱状图，第一个参数是X轴数据，第二个是上面一组数据
ax.bar(x_data, upper_values)

# 如果有下面一组数据，绘制第二层柱状图
if lower_values:
    ax.bar(x_data, -lower_values, bottom=upper_values)  # 使用负数表示下降的柱子，bottom参数指定了起始位置

# 设置X轴标签和标题
ax.set_xticklabels(x_data)
ax.set_xlabel('类别')
ax.set_title('柱状图示例')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`-lower_values`用于创建第二个层柱状图，因为我们需要它们在上方的柱子之下。`bottom=upper_values`设置每个柱子下方的起始位置。

##pyecharts矢量图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts bar = Bar( init_opts=opts.InitOpts( renderer='svg' )) bar.add_xaxis(Faker.choose()) bar.add_yaxis('销售团队A',Faker.values()) bar.add_yaxis('销售团队B',Faker.values()) bar.set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值')] )) bar.set_global_opts( # 工具箱 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, # 显示工具箱 pos_left=700) # 工具箱离容器左侧的距离 ) bar.render("test8.html") bar.render_notebook() 修改x轴字体颜色

您可以使用 `set_global_opts()` 方法中的 `xaxis_opts` 参数来修改 x 轴的字体颜色，具体操作如下：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts

bar = Bar(
    init_opts=opts.InitOpts(
        renderer='svg'
    )
)
bar.add_xaxis(Faker.choose())
bar.add_yaxis('销售团队A', Faker.values())
bar.add_yaxis('销售团队B', Faker.values())
bar.set_series_opts(
    markline_opts=opts.MarkLineOpts(
        data=[opts.MarkLineItem(type_='max', name='最大值')]
    )
)
bar.set_global_opts(
    # 工具箱
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
        is_show=True,  # 显示工具箱
        pos_left=700   # 工具箱离容器左侧的距离
    ),
    # 修改 x 轴字体颜色
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(
        axislabel_opts=opts.LabelOpts(
            color="#ff0000"
        )
    )
)
bar.render("test8.html")
bar.render_notebook()

在上述代码中，我们通过 `xaxis_opts` 参数设置了 `axislabel_opts` 参数，然后在 `axislabel_opts` 参数中设置了 `color` 参数，即可修改 x 轴字体颜色。