[图表]pyecharts-3D柱状图

先来看代码：

import randomfrom pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts.faker import Fakerdata = [(i, j, random.randint(0, 12)) for i in range(6) for j in range(24)]
c = (Bar3D().add("",[[d[1], d[0], d[2]] for d in data],xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="category"),yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="category"),zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20),title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar3D-基本示例"),).render("bar3d_base.html")
)

再来看结果：

再来看解析：

这段代码使用了Python中的pyecharts模块来创建一个3D柱状图，并使用Faker模块生成了一些假数据。

首先，导入了需要的模块：

• random：用于生成随机数的模块
• opts：包含一些图表配置选项的模块
• Bar3D：用于创建3D柱状图的类
• Faker：用于生成假数据的类

接下来，定义了一个二维列表data，其中包含了坐标和高度信息。通过两个循环生成了一系列坐标点，并随机生成了高度信息：

data = [(i, j, random.randint(0, 12)) for i in range(6) for j in range(24)]

然后，创建了一个Bar3D对象，并使用add方法添加数据。这里通过列表推导式将data中的数据转换成可接受的格式：

    .add("",[[d[1], d[0], d[2]] for d in data],xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="category"),yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="category"),zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),)

使用空字符串作为系列名称，将坐标和高度数据传递给add方法。在此处，使用[[d[1], d[0], d[2]] for d in data]将坐标数据的顺序调整为[x, y, z]的形式。

接着，使用set_global_opts方法设置全局选项，这里设置了可视化映射的选项visualmap_opts的最大值为20，并设置图表的标题为"Bar3D-基本示例"：

    .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20),title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar3D-基本示例"),)

最后，使用render方法将图表渲染为一个HTML文件，并保存为"bar3d_base.html"：

    .render("bar3d_base.html")

整个过程中，每个方法调用都返回了当前对象，所以可以使用链式调用的方式来依次添加数据和配置。最终，调用render方法将图表渲染为HTML文件。通过设置坐标轴和高度信息，实现了3D柱状图的生成。

注：图表资源来源于：
pyecharts-gallery
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