优化代码 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()

可以通过以下方式来优化这段代码：

1. 将长的链式调用分成多行，以增加代码的可读性。比如：

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)
    )
)

2. 如果需要在多个地方使用该图表对象，可以将其定义为函数，以便复用。比如：

def create_rating_distribution_bar(bin_edges, hist):
    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)
        )
    )
    return bar

然后在需要使用该图表对象的地方，调用该函数即可：

bar = create_rating_distribution_bar(bin_edges, hist)
bar.render_notebook()