pyecharts图表联动

Pyecharts图表联动可以通过使用`add_js_funcs`方法来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts.commons.utils import JsCode

2. 创建两个图表对象，并设置它们的属性和数据：

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    .add_yaxis("Series A", [10, 20, 30, 40, 50])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar Chart"))
)

line = (
    Line()
    .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    .add_yaxis("Series B", [50, 40, 30, 20, 10])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"))
)

3. 使用`add_js_funcs`方法为其中一个图表对象添加JavaScript代码，该代码将会在图表渲染完成后被执行。在这个代码中，我们创建了一个函数`update_line_chart`，该函数接受一个参数`params`，并更新了`line`图表的数据：

bar.add_js_funcs(
    """
    function update_line_chart(params) {
        var seriesBData = [params.data[0] * 5, params.data[1] * 4, params.data[2] * 3, params.data[3] * 2, params.data[4] * 1];
        myChart.setOption({
            series: [{
                data: seriesBData
            }]
        });
    }
    """
)

4. 创建一个`JsCode`对象，该对象包含了一个JavaScript函数`clickHandler`，该函数将会在`bar`图表的柱子被点击时被执行。在这个函数中，我们调用了上一步中定义的`update_line_chart`函数，并传入了当前点击的柱子的数据：

js_formatter = JsCode(
    """
    function (params) {
        update_line_chart(params);
    }
    """
)

5. 使用`set_series_opts`方法，为`bar`图表的每个柱子设置点击事件处理程序：

bar.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter=js_formatter),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
        color=JsCode(
            """
            function(params) {
                var colorList = ['#c23531','#2f4554','#61a0a8','#d48265','#91c7ae'];
                return colorList[params.dataIndex]
            }
            """
        )
    )
)

6. 渲染图表：

bar.render_notebook()

完成以上步骤后，当用户点击`bar`图表中的柱子时，`update_line_chart`函数将会被调用，并更新`line`图表的数据。这样就实现了Pyecharts图表联动。