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Pyecharts图表交互功能提升

article 2025/3/7 9:01:06

在数据可视化中，交互功能可以极大地提升用户体验，让用户能够更加深入地探索数据。Pyecharts 提供了多种强大的交互功能，本篇将重点介绍如何使用缩略轴组件、配置图例交互，让我们的数据可视化作品更加生动有趣。

一、缩略轴组件使用

缩略轴组件可以让用户方便地查看数据的不同部分，尤其当数据量较大时，它可以帮助用户快速定位到感兴趣的数据区域。以下是三种使用不同缩略轴组件的示例。

1. 内置数据缩放组件

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


def bar_datazoom_inside():
    bar = Bar()
    x_data = ['数据点' + str(i) for i in range(100)]
    y_data = [i * 2 for i in range(100)]
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('数据系列', y_data)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='内置数据缩放的柱状图'),
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_='inside')]  # 使用内置数据缩放组件
    )
    return bar


chart = bar_datazoom_inside()
chart.render_notebook()

在这里插入图片描述

代码解释：

导入 Bar 类和 options 模块。
定义 bar_datazoom_inside 函数，创建 Bar 实例。
生成 100 个数据点作为 x 轴和 y 轴数据。
使用 set_global_opts 方法添加 datazoom_opts，并设置 type_='inside' 启用内置数据缩放组件，用户可以通过鼠标滚轮或触摸板手势在图表内部进行缩放操作。

2. 滑块数据缩放组件

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

def bar_with_datazoom_slider():
    bar = Bar()
    x_data = ['数据点' + str(i) for i in range(100)]
    y_data = [i * 2 for i in range(100)]
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('数据系列', y_data)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='带有滑块数据缩放的柱状图'),
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_='slider')]  # 使用滑块数据缩放组件
    )
    return bar


chart = bar_with_datazoom_slider()
chart.render_notebook()

在这里插入图片描述

代码解释：

与上一个函数类似，但 datazoom_opts 的 type_ 设置为 slider，会在图表下方添加一个滑块，用户可以拖动滑块来查看不同的数据范围。

3. 双向数据缩放组件

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


def bar_datazoom_both_way():
    bar = Bar()
    x_data = ['数据点' + str(i) for i in range(100)]
    y_data = [i * 2 for i in range(100)]
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('数据系列', y_data)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='双向数据缩放的柱状图'),
        datazoom_opts=[
            opts.DataZoomOpts(),  # 默认是 slider 类型
            opts.DataZoomOpts(type_='inside')  # 同时使用滑块和内置数据缩放组件
        ]
    )
    return bar


chart = bar_datazoom_both_way()
chart.render_notebook()

在这里插入图片描述

代码解释：

同时使用了滑块和内置数据缩放组件，用户可以通过拖动滑块和使用鼠标滚轮或触摸板手势进行缩放操作，方便从不同维度查看数据。

二、图例交互设置

图例交互可以让用户选择显示或隐藏不同的数据系列，以下是两个图例交互的示例。

1. 图例单选

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


def bar_single_selected():
    bar = Bar()
    x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    y_data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
    y_data2 = [5, 15, 25, 35, 45]
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('系列 1', y_data1)
    bar.add_yaxis('系列 2', y_data2)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='图例单选的柱状图'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            selected_mode='single'  # 设置图例为单选模式
        )
    )
    return bar


chart = bar_single_selected()
chart.render_notebook()

代码解释：

创建 Bar 实例，添加两个数据系列。
在 legend_opts 中设置 selected_mode='single'，使用户可以在图例中单选数据系列，即一次只能显示一个数据系列。

2. 默认选中系列

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


def bar_with_default_selected_series():
    bar = Bar()
    x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    y_data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
    y_data2 = [5, 15, 25, 35, 45]
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('系列 1', y_data1)
    bar.add_yaxis('系列 2', y_data2)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='默认选中系列的柱状图'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            selected_mode='multiple',  # 可以是 'single' 或 'multiple'
            selected_map={'系列 1': True, '系列 2': False}  # 初始只选中系列 1
        )
    )
    return bar


chart = bar_with_default_selected_series()
chart.render_notebook()

在这里插入图片描述

代码解释：

同样创建 Bar 实例和两个数据系列。
在 legend_opts 中使用 selected 字典，指定初始状态下只选中 系列 1，而 系列 2 不显示。

三、总结

通过上述示例，我们可以看到 Pyecharts 提供了丰富的交互功能，包括不同类型的缩略轴组件、图例交互效果。这些功能可以让用户更好地与图表交互，深入探索数据，并且增强数据可视化的视觉体验。在实际应用中，可以根据具体的数据和使用场景，灵活选择和组合这些交互功能，为用户带来更加优质的数据可视化服务。在后续的文章中，我们将继续探索 Pyecharts 的更多高级功能，敬请期待！

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