from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line from pyecharts.faker import Faker bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) ) line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ) ) grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) .render("grid_vertical.html") )

这段代码使用了pyecharts库来绘制柱状图和折线图，并将两者组合在一起，最终生成一个网格图表。

首先，代码导入了pyecharts库中的options模块，用于设置图表的全局配置；导入了Bar、Grid和Line三个类，分别用于绘制柱状图、网格图和折线图；导入了Faker模块，用于生成随机数据。

然后，代码定义了一个柱状图bar，通过add_xaxis方法添加了x轴数据，通过add_yaxis方法添加了两个系列的y轴数据，最后使用set_global_opts方法设置了图表的全局配置。

接着，代码定义了一个折线图line，也是通过add_xaxis和add_yaxis方法添加了x轴和y轴数据，同时使用set_global_opts方法设置了图表的标题和图例位置等全局配置。

最后，代码将柱状图和折线图组合在一起，并使用Grid的add方法添加到网格图表中。Grid中的grid_opts参数可以设置网格图的位置，pos_bottom表示柱状图在网格图中的位置向下60%，pos_top表示折线图在网格图中的位置向上60%。最终调用render方法将网格图保存为HTML文件。

这个例子展示了如何使用pyecharts库绘制多个图表并组合在一起，使得图表更加丰富和直观。

相关问题

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Brush示例", subtitle="我是副标题"), brush_opts=opts.BrushOpts(), ) .render("bar_with_brush.html") )这个代码如何修改，让其在pycharm中显示出可视化图形来

在PyCharm中显示可视化图形，需要在代码中添加以下两行：

from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot as driver

并在代码末尾添加以下代码：

make_snapshot(driver, c.render(), "bar_with_brush.png")

这将生成一个名为"bar_with_brush.png"的图像文件，其中包含可视化图表。

完整修改后的代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot as driver

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", Faker.values())
    .add_yaxis("商家B", Faker.values())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Brush示例", subtitle="我是副标题"),
        brush_opts=opts.BrushOpts(),
    )
)

make_snapshot(driver, c.render(), "bar_with_brush.png")

##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。