Pyecharts的tooltip如何自定义样式？

在Pyecharts中，自定义tooltip的样式可以通过`TooltipOpts`类的属性来设置。这个类包含了多种可以调整的选项，如字体颜色、背景色、文本对齐等。下面是一个基本的例子：

from pyecharts.options.tooltip import TooltipOpts
import pyecharts.options as opts

tooltip = TooltipOpts(
    trigger="axis",  # 触发类型，比如"axis"表示轴触发
    axis_pointer_type="cross",  # 指针类型，如"cross"或"shadow"
    textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff", font_size=14),  # 文本样式，包括颜色和大小
    background_color="#000",  # 背景颜色
    border_width=1,  # 边框宽度
    border_color="#ccc",  # 边框颜色
    padding=[5, 10],  # 内边距
)

chart.add_series(..., tooltip=tooltip)  # 将自定义的tooltip应用到图表系列上

在这里，`textstyle_opts`定义了文字的基本样式，而其他的属性则是控制tooltip整体外观的。

相关问题

pyecharts tooltip

### pyecharts Tooltip 组件详解

Tooltip组件用于显示数据图形中的提示框，当鼠标悬浮在图表上时会弹出相应的信息。此功能对于增强用户体验至关重要。

#### 配置选项说明

- **is_show**: 设置是否显示提示框，默认为True[^1]。
- **trigger**: 提示框触发方式，可选'item'(数据项图形触发)、'axis'(坐标轴触发)[^2]。
- **axis_pointer_type**: 坐标轴指示器类型，在'trigger'为'axis'有效；支持'line'(直线指示器)，'shadow'(阴影指示器)。
- **background_color**, **border_width**, **textstyle_opts**等样式属性可用于自定义提示框外观。

#### 示例代码展示

下面是一个简单的折线图例子，展示了如何配置tooltip来实现不同效果：

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TooltipOpts, LabelOpts

line = (
    Line()
    .add_xaxis(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"])
    .add_yaxis(
        series_name="",
        y_axis=[120, 200, 150, 80, 70, 110, 130],
        label_opts=LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(
        tooltip_opts=TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='line')
    )  
)

line.render_notebook()  # 如果是在Jupyter Notebook环境中运行，则可以使用render_notebook方法直接显示图像

上述代码设置了提示框的触发模式为基于坐标的触发，并指定了指示器样式为线条形式。

pyecharts bar 自定义两条MarkLine

要自定义两条MarkLine，可以使用`add_markline()`方法。该方法接受一个参数`markline`，可以传入一个包含MarkLine的字典或列表。

以下是一个示例代码，其中添加了两条MarkLine，分别表示均值和中位数：

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

x_data = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]
mean_value = sum(y_data) // len(y_data)  # 计算均值
median_value = sorted(y_data)[len(y_data) // 2]  # 计算中位数

bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("", y_data)

marklines = [
    opts.MarkLine(name="均值", data=[{"yAxis": mean_value}]),
    opts.MarkLine(name="中位数", data=[{"yAxis": median_value}]),
]
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-自定义两条MarkLine"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
    # 设置两条MarkLine
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1500, is_piecewise=True),
    markline_opts=opts.MarkLineOpts(
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed"),
        label_opts=opts.LabelOpts(position="middle", font_size=14),
        data=marklines,
    ),
)
bar.render("bar_custom_markline.html")

解释一下代码中的关键部分：

- 计算均值和中位数的代码：

mean_value = sum(y_data) // len(y_data)  # 计算均值
median_value = sorted(y_data)[len(y_data) // 2]  # 计算中位数

- 设置两条MarkLine的代码：

marklines = [
    opts.MarkLine(name="均值", data=[{"yAxis": mean_value}]),
    opts.MarkLine(name="中位数", data=[{"yAxis": median_value}]),
]
bar.set_global_opts(
    ...
    markline_opts=opts.MarkLineOpts(
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed"),
        label_opts=opts.LabelOpts(position="middle", font_size=14),
        data=marklines,
    ),
)

- `markline_opts`参数的解释：

- `linestyle_opts`：设置MarkLine的线条样式，这里使用虚线；
- `label_opts`：设置MarkLine的标签样式，这里设置在中间位置显示，字体大小为14；
- `data`：设置MarkLine的数据，这里传入包含两条MarkLine的列表。每个MarkLine的数据是一个字典，包含`yAxis`键表示在y轴的位置。

最终生成的图表如下所示：