在python之中无论是turtle模块还是第三方库matplotlib都能够来完成不同图像的绘制需求，特别是在统计图表的绘制上面mat库还有很好的支持 。但是提到通过数据来生成可视化图表，那么pyecharts这个第三方库是最简单和快速的，下文会有详细介绍 。
文章插图
（1）pyecharts库基本是将所有类型的统计图表都已经封装成了模块和方法能够直接地去调用，而且它还能够只需要提供数据就来完成一个图表的绘制 。例如去绘制一个柱状图，只需要调用方法并且将数据给传进去，就能够把图表的标题、图例以及表格都给完整的生成 。
那么去绘制一个柱状图所需要使用到的类就是Bar了，在这个类中需要传入列表作为统计样本，之后还需要传入数量相等的值作为样本属性 。而y轴上面的数值都会根据样本属性的最大和最小值去自动的进行划分和显示，代码示例如下：
from pyecharts.charts import Bar, Line, Gridcountry = ['巴西', '俄罗斯', '印度', '英国', '西班牙']qz = [923189,553301,354065,298136,244328]sw = [45241,7478,11903,41969,27136]bar = ( Bar() .add_xaxis(country) .add_yaxis("人数", qz) .add_yaxis("人数", sw) .set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="标题", subtitle="副标题")))（2）那么折现图的绘制和柱状图的绘制方法基本上一模一样的，只需要将Bar类改成Line类就可以了 。而使用pyecharts库绘制折线图需要注意的一点就是图例组件离容器下半部分的距离，否则两个图表一同绘制可能会出现重合的情况，示例如下：
【Python怎么使用pyecharts库绘制折线图和柱状图？看这篇文章就够了】line = ( Line() .add_xaxis(country) .add_yaxis("人数", qz) .add_yaxis("人数", sw) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_bottom="45%")))以上就是关于“Python怎么使用pyecharts库绘制折线图和柱状图？看这篇文章就够了”的全部内容了，希望对你有所帮助 。
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