pyecharts折线图标题大小

可以通过设置 `title_textstyle` 属性来调整折线图标题的大小，示例代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 创建折线图对象
line = Line()

# 设置折线图标题及其样式
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(
        title="折线图标题",
        pos_left="center",
        title_textstyle=opts.TextStyle(
            font_size=18,  # 标题字体大小
            font_weight="bold"  # 标题字体粗细
        )
    )
)

# 添加折线图数据
line.add_xaxis(["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"])
line.add_yaxis("数据", [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70])

# 渲染图表并保存到本地
line.render("line_chart.html")

运行以上代码，可以得到一个带有自定义标题样式的折线图。其中，`font_size` 控制标题字体大小，`font_weight` 控制标题字体粗细。你可以根据自己的需要进行调整。

相关问题

pyecharts 折线图

### 使用 Pyecharts 创建折线图

#### 导入必要的库
为了创建折线图，首先需要安装并导入 `pyecharts` 库。如果尚未安装此库，则可以通过 pip 安装。

pip install pyecharts

接着，在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中引入所需的模块：

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

#### 准备数据集
准备用于绘图的数据列表。这里以年份作为 X 轴，销售额作为 Y 轴为例:

years = ["2012", "2013", "2014", "2015", "2016", "2017"]
sales = [9, 4, 8, 6, 5, 10]

#### 初始化图表对象
通过指定初始化选项来定义图形大小和其他全局参数[^5]:

line_chart = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px"))
)

#### 添加系列配置项
向图表中添加具体的数据序列以及相应的样式设置[^3]：

line_chart.add_xaxis(years)\
          .add_yaxis(
              series_name="Sales",
              y_axis=sales,
              label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
              linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='red', width=3))

#### 设置标题及其他组件
还可以进一步自定义图表外观，如增加主副标题、工具箱等功能[^2]:

line_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="Annual Sales Trend"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")
)

#### 渲染输出
最后一步就是渲染生成 HTML 文件或将图像嵌入网页中显示出来[^1]:

line_chart.render('annual_sales_trend.html')

上述代码片段展示了如何使用 Pyecharts 来构建一个简单的年度销售趋势折线图，并保存为 HTML 文件以便查看。

简述实验目的和理解pyecharts的全局设置、系列设置以及绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法

实验目的：
本实验旨在让学生通过实践，了解 pyecharts 的全局设置、系列设置以及绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法，进一步提高数据可视化的能力。

理解pyecharts的全局设置：
pyecharts 的全局设置指的是对整个图表进行设置，如图表的标题、坐标轴标签、图例、背景色等。通过 `set_global_opts()` 函数可以设置全局的配置项，常用的配置项包括：

- `title_opts`：图表标题的设置，如标题内容、标题位置、字体大小等。
- `legend_opts`：图例的设置，如图例位置、字体大小等。
- `tooltip_opts`：提示框的设置，如提示框的触发方式、提示框的格式等。
- `xaxis_opts` 和 `yaxis_opts`：坐标轴的设置，如坐标轴的标签、坐标轴的范围、坐标轴的刻度等。
- `visualmap_opts`：视觉映射的设置，如视觉映射的范围、颜色等。

理解pyecharts的系列设置：
pyecharts 的系列设置指的是对每个系列进行设置，如每个系列的名称、类型、数据等。通过 `add_xxx_series()` 函数可以添加不同类型的系列，常用的系列类型包括：

- `Line`：折线图系列。
- `Bar`：柱状图系列。
- `Scatter`：散点图系列。
- `Pie`：饼状图系列。
- `EffectScatter`：带有涟漪特效动画的散点图系列。
- `Funnel`：漏斗图系列。
- `Map`：地图系列。

绘制折线图、面积图、散点图、柱形图、条形图和饼状图的绘制语法：
pyecharts 支持多种类型的图表，下面是各种图表的绘制语法：

- 折线图：使用 `Line` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Line

line = Line()
line.add_xaxis(x_data)
line.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"))
line.render("折线图.html")

- 面积图：使用 `Line` 系列，并设置 `area_style` 属性，语法如下：

from pyecharts.charts import Line

line = Line()
line.add_xaxis(x_data)
line.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data, is_area=True, area_style_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="面积图"))
line.render("面积图.html")

- 散点图：使用 `Scatter` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Scatter

scatter = Scatter()
scatter.add_xaxis(x_data)
scatter.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图"))
scatter.render("散点图.html")

- 柱形图：使用 `Bar` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis(y_axis="y轴名称", y_data=y_data)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱形图"))
bar.render("柱形图.html")

- 条形图：使用 `Bar` 系列，并设置 `is_horizontal` 属性为 `True`，语法如下：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_yaxis(x_axis="x轴名称", y_data=y_data, is_horizontal=True)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="条形图"))
bar.render("条形图.html")

- 饼状图：使用 `Pie` 系列，语法如下：

from pyecharts.charts import Pie

pie = Pie()
pie.add("", list(zip(x_data, y_data)))
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼状图"))
pie.render("饼状图.html")