优化这段代码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.charts as pyec import numpy as np hist,bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins = 13) bar = ( Bar() .add_xaxis([str(x) for x in bin_edges[:-1]]) .add_yaxis("评分分布", [float(x) for x in hist], category_gap = 5) .set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts(title = '豆瓣电影TOP250-电影评分分布-直方图', pos_left = "center"), legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False) ) ) bar.render_notebook()

这段代码已经很简洁，但是可以继续优化。可以考虑使用链式调用代替多行函数调用，使代码更简洁易读。

另外，可以将数据处理部分和可视化部分分离，提高代码的可复用性。可以将数据处理部分封装成一个函数，并将数据处理结果作为参数传递给可视化函数。

优化后的代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.charts as pyec
import numpy as np

def get_data(df):
    hist, bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins=13)
    x_data = [str(x) for x in bin_edges[:-1]]
    y_data = [float(x) for x in hist]
    return x_data, y_data

def plot_bar(x_data, y_data):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis("评分分布", y_data, category_gap=5)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title='豆瓣电影TOP250-电影评分分布-直方图', pos_left="center"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
        )
    )
    return bar.render_notebook()

x_data, y_data = get_data(df)
plot_bar(x_data, y_data)

使用链式调用和分离数据处理和可视化部分，使代码更加简洁易读，同时也提高了代码的可复用性。