多图“预警”（一）
本文作者：钱梦璇
文字编辑：孙晓玲
技术总编：张 邯
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层叠多图指的是将多种类型的图展现在一个图中，一般常见的是将柱状图和线图同时显示在一张图表中，举个例子：
1.读取数据（利用pandas读入excel中指定列）
import pandas as pddata=pd.read_excel("房地产数据.xlsx")print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) #格式化输出#读取所有行的指定列year=data.loc[:,'年份'] #loc是轴标签GDP=data.loc[:,"人均GDP"]area=data.loc[:,"商品房销售面积（万平方米）"]数据如下：
通过loc轴标签来定位之后用到的三列数据。将year作为横坐标，GDP和area作为纵坐标。由于横坐标的取值不能用数值型数据来表示，需要将数值型转化为字符串。
year=data.loc[:,'年份'] a=list(year)b=[]for i in a: b.append(str(i))print(b)生成的横坐标数据如下:
2.绘制层叠多图Overlap
from pyecharts.charts import Bar,Linefrom pyecharts import options as opts
def overlap_line_scatter(): bar = ( Bar() .add_xaxis(b) .add_yaxis("人均GDP",list(GDP)) .add_yaxis("商品房销售面积（万平方米）",list(area)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="层叠多图1")) ) line = ( Line() .add_xaxis(b) .add_yaxis("人均GDP",list(GDP)) .add_yaxis("商品房销售面积（万平方米）",list(area)) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) ) bar.overlap(line) return baroverlap_line_scatter().render(r'E:\层叠多图1.html')分别设置两个图表的格式，关键的一步bar.overlap(line)将bar和line层叠在一起。图形如下所示：
3.绘制层叠多图Overlap—双y轴
from pyecharts.charts import Bar,Linefrom pyecharts import options as opts
def overlap_bar_line(): bar=( Bar() .add_xaxis(["4月","5月","6月","7月","8月","9月"]) .add_yaxis("蒸发量",[27,28,75,130,169,29]) .add_yaxis("降雨量",[28,29,70,175,45]) .extend_axis( #平均温度 （第2个y轴） yaxis=opts.AxisOpts( #坐标轴标签配置项 interval表示坐标轴刻度标签的显示间隔-设置为5，表示隔5个标签显示一个标签 即 0,5,10,15... axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} ℃"),interval=5) #格式化刻度名称 ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) #不显示柱状图上的数字标签 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="层叠多图2-双y轴"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( #第1个y轴 axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} ml")) ) ) line = Line().add_xaxis(["4月","5月","6月","7月","8月","9月"]).add_yaxis("平均温度",[4.5,6.3,10.2,20.3,23.4,23], yaxis_index=1) #yaxis_index=1表示在右侧的y轴上的标记刻度 bar.overlap(line) return baroverlap_bar_line().render(r'E:\层叠多图2-双y轴.html')extend_axis()就是对图形右侧y轴的设定，这里的数据为平均温度。axislabel_opts是坐标轴标签配置项，属于坐标轴配置项AxisOpts中的设定，它的特殊之处就是需要标签配置项LabelOpts来设定；格式化设置formatter将右侧y轴的标签设定为“数值+ ℃”，interval表示刻度标签的显示间隔为5，即0，5，10，15…这样的显示形式。
区别于上述extend_axis()的设定，在全局配置项中对yaxis_opts的设定对应的是图形左侧y轴，也就是一般情况下的设定。同样的，将标签设定为“数值+ ml”。
线图Line中yaxis_index=1指的是在右侧y轴上的标记刻度，如果删去这一项，右侧y轴不会显示刻度，而线图上的点对应的是左侧y轴的刻度。
图形如下：
（二）组合图表（并行多图）
组合图表指的是将多种类型的图同时渲染，关键之处在于标题、图例、网格的位置设定。
1.上下布局
用之前《陈情令》的数据：
from pyecharts.charts import Bar,Line,Gridfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType #引入主题
def grid_vertical(): bar=Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) bar.add_xaxis(["魏无羡","蓝忘机","江澄","温情","江厌离","温宁","金陵","蓝思追","薛洋","金光瑶"]) #加入横坐标参数 bar.add_yaxis("角色热度占比(百分数)",[33.3,15.8,11.8,8.3,7.2,6.5,5.9,1.8,1.7,1.6],category_gap = "35%") #加入纵坐标参数,category_gap为柱之间的距离 bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "《陈情令》角色热度占比",subtitle = "2019.06.27-2019.08.15") ,legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="10%")) line=Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS)) line.add_xaxis(["魏无羡","蓝忘机","江澄","温情","江厌离","温宁","金陵","蓝思追","薛洋","金光瑶"]) #加入横坐标参数 line.add_yaxis("角色好评率(百分数)",[87.0,84.7,72.1,68.2,73.2,85.2,68.6,69.4,50.1,45.9]) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "《陈情令》角色好评率",pos_top="50%") ,legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="50%")) grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) ) return gridgrid_vertical().render(r'E:\python小组学习\pyecharts学习\组合图表-并行多图-上下布局.html') 对比bar和line图的设定，第一个需要注意的是图例位置的设定，bar图图例pos_top="10%"距离容器上方10%，line图图例pos_top="50%"距离容器上方50%；第二个注意的是标题位置的设定，同样的line图标题距离容器上方50%。
GridOpts是直角坐标系网格配置项，设定了两个图的位置。以上的设定，将bar和line图上下排列渲染在容器中。
图形如下：
2.左右布局
主要还是标题、图例、网格的位置设定。
from pyecharts.charts import Bar,Line,Gridfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType #引入主题def grid_horizontal(): bar=Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) bar.add_xaxis(["魏无羡","蓝忘机","江澄","温情","江厌离","温宁","金陵","蓝思追","薛洋","金光瑶"]) bar.add_yaxis("角色热度占比(百分数)",[33.3,15.8,11.8,8.3,7.2,6.5,5.9,1.8,1.7,1.6],category_gap = "35%") #加入纵坐标参数,category_gap为柱之间的距离 bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "《陈情令》角色热度占比",pos_left="20%") ,legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%",pos_top="8%")) line=Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS)) line.add_xaxis(["魏无羡","蓝忘机","江澄","温情","江厌离","温宁","金陵","蓝思追","薛洋","金光瑶"]) line.add_yaxis("角色好评率(百分数)",[87.0,84.7,72.1,68.2,73.2,85.2,68.6,69.4,50.1,45.9]) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "《陈情令》角色好评率",pos_right="20%") ,legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="15%",pos_top="8%")) grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="60%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%")) ) return gridgrid_horizontal().render(r'E:\组合图表-并行多图-左右布局.html')上下布局通过pos_top和pos_bottom设置，左右布局通过pos_right和pos_left设置。图形如下：
3.多y轴
用到的配置项很多，需要清楚每个配置项怎么用，哪些配置项也可以在另一个配置项里面设置，需要消化。代码分开解读，每段不是完整的，不能运行出来，连在一起才可渲染：
from pyecharts.charts import Bar,Line,Gridfrom pyecharts import options as opts
x_data = ["{}月".format(i) for i in range(1, 13)]bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis( "蒸发量", [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3], color="#FFA07A", #在网上查找了每个color对应的颜色，可以自行更改 ) .add_yaxis( "降水量", [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3], color="#5793f3",)以上只是简单地输入横坐标与纵坐标的数据。其中，color的设定是RGB形式。
.extend_axis( #AxisOpts是坐标轴配置项。yaxis=opts.AxisOpts( name="蒸发量", type_="value", min_=0, max_=250, position="right", axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#FFA07A") ), axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} ml"), )).extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( type_="value", name="温度", min_=0, max_=25, position="left", axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#675bba") ), axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} °C"), splitline_opts=opts.SplitLineOpts( is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1) ), ))这一部分添加了两个y轴，其中AxisOpts是坐标轴配置项，name对应添加这两个y轴的名称，type_=”value”设定坐标轴的类型为数值轴，对于“蒸发量”这一y轴，position设置它的位置在右侧，“温度”对应的y轴在左侧，之后对“降水量”的设定也在右侧。AxisLineOpts为坐标轴刻度线配置项，这里设置的颜色与对于柱状图和线图的颜色是一样的。
在“温度”y轴的设置中，SplitLineOpts分割线配置项中又通过LineStyleOpts线风格配置项设定的分割线的透明度为1（opacity=1），当取值为0时，也就不显示分割线了。
.set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="降水量", min_=0, max_=250, position="right", offset=80, axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5793f3") ), axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} ml"), ), title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-多 Y 轴示例"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), ))这一部分设置了“降水量”这一y轴，与上述不同的是，offset=80表示y轴相对于默认位置的偏移，在相同的position上有多个y轴的时候会用到。所以，渲染的图形中，右侧的蒸发量和降水量不是重叠的，是并排的。TooltipOpts提示框配置项设定trigger触发类型为“axis”坐标轴触发，axis_pointer_type指示器类是“cross”十字准星指示器。也就是，当鼠标在图形上滑动时，会出现十字线而且有提示框出现。
line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis( "平均温度", [2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2], yaxis_index=2, color="#675bba", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ))bar.overlap(line)grid=Grid()grid.add(bar,opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="20%"), is_control_axis_index=True)grid.render_notebook()最后一部分将线图层叠在柱状图上方，由于一共有3个y轴，而平均温度这个y轴的索引为2，yaxis_index=2。GridOpts中的is_control_axis_index表示是否由自己控制Axis索引，如果为false，线图将根据右边的y轴刻度来画折线。
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