bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

这段代码使用了 pyecharts 库，创建了一个柱状图，并将其渲染到 Jupyter Notebook 中。具体的实现步骤如下：

1. 首先，创建一个 Bar 对象，并设置一些初始化选项，如图表的宽度和高度。这里的 opts.InitOpts(width="1600px", height="600px") 设置了图表的宽度为 1600 像素，高度为 600 像素。

2. 然后，使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的数据，这里的 x_axis 是一个包含 x 轴数据的列表。

3. 使用 add_yaxis 方法添加 y 轴的数据，'词频' 是系列的名称，y_axis 是一个包含 y 轴数据的列表。

4. 使用 set_global_opts 方法设置全局选项，如标题和图例。这里的 opts.TitleOpts(title="分词前50") 设置了图表的标题为 "分词前50"，而 opts.LegendOpts(is_show=False) 则隐藏了图例。

5. 最后，使用 render_notebook 方法将图表渲染到 Jupyter Notebook 中。

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def showBar2(): brand, xiaoliang = findGoodRate() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Bar() ) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width='1200px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("销量", xiaoliang) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="品牌", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider', range_start=0, range_end=30)) ) return c

这是一个 Python 函数，用于生成柱状图。函数中调用了 `findGoodRate()` 函数来获取柱状图的 x 和 y 坐标数据，然后使用 `Bar()` 类创建一个柱状图对象，使用 `add_xaxis()` 方法设置 x 轴数据，使用 `add_yaxis()` 方法设置 y 轴数据，使用 `set_global_opts()` 方法设置全局选项，例如设置 y 轴名称、x 轴名称、x 轴标签旋转角度和数据缩放选项。最后返回柱状图对象。

解释这段代码，bar=( Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) .add_xaxis(counts.index.tolist()) .add_yaxis( '出版社书籍数量', counts.values.tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient( 0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,90,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}]) """ ) ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='各个出版社书籍数量柱状图'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称', type_='category', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90), ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='数量', min_=0, max_=29.0, splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash')) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross') ) .set_series_opts( markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'), opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'), opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'), ] ) ) ) bar.render_notebook()

这段代码使用了 echarts 库创建了一个柱状图 bar，用于展示各个出版社出版书籍的数量。具体步骤如下：

1. `Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark'))` 创建一个 Bar 对象，并设置其初始参数，包括图表高度为 500px，宽度为 1000px，主题为 'dark'；
2. `.add_xaxis(counts.index.tolist())` 将 counts 变量中存储的前 20 个出版社名称作为 x 轴的标签；
3. `.add_yaxis('出版社书籍数量', counts.values.tolist(), ...)` 将 counts 变量中存储的前 20 个出版社的书籍数量作为 y 轴的值，并设置标签名称为 '出版社书籍数量'；
4. `label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top')` 设置标签显示在柱状图的顶部；
5. `itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(...))` 设置柱状图的颜色为渐变色；
6. `.set_global_opts(...)` 设置柱状图的全局参数，包括标题、x 轴和 y 轴的参数以及 tooltip 参数；
7. `.set_series_opts(...)` 设置 series 的参数，包括标记线的参数，用于显示均值、最大值和最小值；
8. `bar.render_notebook()` 在 Jupyter Notebook 中渲染柱状图。

最终，这段代码将 counts 变量中前 20 个出版社的书籍数量绘制成柱状图，并展示在 Jupyter Notebook 中。