line.add_xaxis(x_data) line.add_yaxis("销售额", y_sales, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")])) line.add_yaxis("用户数", y_users, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed")) line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="销售与用户趋势"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数值")

<think>好的，用户让我介绍一下这段使用`pyecharts`的代码，特别是关于`line.add_xaxis`和`line.add_yaxis`的部分。首先，我需要确认用户对`pyecharts`的熟悉程度。因为用户提到了具体的类和方法，可能已经有一定的使用经验，但可能对某些配置选项不太清楚，或者想深入了解这些方法的用法和参数。 先看用户提供的代码示例，看起来是创建一个折线图，添加X轴数据，两个Y轴序列，然后设置全局选项。用户可能想知道每个方法的作用，参数的意义，以及如何正确配置这些选项。比如`markpoint_opts`和`linestyle_opts`这些参数，可能用户不太清楚如何正确使用，或者想了解更多的配置选项。 接下来，我需要回忆`pyecharts`的文档。`add_xaxis`用于添加X轴的数据，`add_yaxis`添加Y轴的数据系列，每个系列可以有独立的配置，比如标记点、线型等。全局选项设置如图表标题、提示框、轴名称等。用户可能希望了解每个参数的作用，以及如何自定义图表的外观和功能。 还要注意用户之前的问题是关于`args:`标签的误解，可能用户在学习过程中遇到了一些语法或参数传递的问题，因此需要确保解释清楚`pyecharts`中参数的正确传递方式，避免类似之前的错误。 需要检查代码是否有拼写错误或潜在的配置问题。例如，`opts.MarkPointItem`中的`type_`参数是否正确，是否需要用其他选项。另外，`linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed")`是否正确设置了虚线样式，可能需要说明其他可用的线型选项。 用户可能还想知道如何进一步自定义图表，比如添加更多的数据系列，调整颜色，设置图例位置，或者添加数据标签等。因此，在回答中可以给出一些扩展建议，帮助用户更深入地使用`pyecharts`。 最后，确保回答结构清晰，分点解释每个方法及其参数，提供示例代码，并指出常见配置选项，帮助用户理解如何应用这些配置到自己的项目中。同时，提醒用户参考官方文档以获取更详细的信息，避免可能的错误配置。</think>### **`pyecharts` 折线图代码详解** 以下代码使用 `pyecharts` 库创建了一个包含 **双 Y 轴折线图** 的图表，并进行了多项可视化配置。以下是逐行解析： --- #### **1. 创建折线图对象** ```python from pyecharts.charts import Line line = Line() # 初始化 Line 图表对象 ``` --- #### **2. 添加 X 轴数据** ```python line.add_xaxis(x_data) ``` - **作用**：定义 X 轴的数据点（通常是时间、类别等离散值）。 - **参数**： - `x_data`: 列表类型，如 `["1月", "2月", "3月"]`。 --- #### **3. 添加第一个 Y 轴系列：销售额** ```python line.add_yaxis( series_name="销售额", # 系列名称（显示在图例中） y_axis=y_sales, # 对应 Y 轴数据（数值列表） markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max")] # 标记最大值点 ) ) ``` - **关键参数**： - `series_name`: 数据系列的名称（必填）。 - `y_axis`: Y 轴数据列表（与 X 轴长度一致）。 - `markpoint_opts`: 标记点配置，此处用 `type_="max"` 标记最大值。 --- #### **4. 添加第二个 Y 轴系列：用户数** ```python line.add_yaxis( series_name="用户数", y_axis=y_users, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed") # 设置虚线样式 ) ``` - **关键参数**： - `linestyle_opts`: 线条样式配置，`type_="dashed"` 表示虚线（可选 `"solid"`, `"dotted"` 等）。 --- #### **5. 全局配置** ```python line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="销售与用户趋势"), # 图表标题 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), # 提示框触发方式（悬停时显示所有轴数据） yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数值") # Y 轴名称 ) ``` --- ### **代码功能总结** | 配置项 | 作用 | 示例值或选项 | |----------------------|--------------------------------------|---------------------------------------| | `add_xaxis` | 设置 X 轴数据 | `["1月", "2月", "3月"]` | | `add_yaxis` | 添加数据系列 | 名称、数据、标记点、线型等 | | `MarkPointOpts` | 标记特殊点（最大值、最小值、平均值） | `type_="max"`, `type_="min"` | | `LineStyleOpts` | 自定义线条样式 | `type_="dashed"`, `color="red"` | | `TitleOpts` | 图表标题 | `title="销售与用户趋势"` | | `TooltipOpts` | 提示框交互行为 | `trigger="axis"`（显示所有轴数据） | | `AxisOpts` | 坐标轴配置 | `name="数值"`（设置 Y 轴名称） | --- ### **扩展配置建议** 1. **颜色自定义**： ```python line.add_yaxis("销售额", y_sales, color="#FF0000") # 直接指定颜色 ``` 2. **数据标签显示**： ```python label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True) # 显示数据点的值 ``` 3. **图例位置调整**： ```python legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%") ``` 4. **多 Y 轴支持**： ```python yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额", position="right") ``` --- ### **完整代码示例** ```python from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 数据准备 x_data = ["1月", "2月", "3月"] y_sales = [120, 200, 150] y_users = [80, 150, 100] # 创建图表 line = Line() # 添加数据系列 line.add_xaxis(x_data) line.add_yaxis( "销售额", y_sales, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]) ) line.add_yaxis( "用户数", y_users, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed") ) # 全局配置 line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="销售与用户趋势"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数值") ) # 渲染为 HTML 文件 line.render("line_chart.html") ``` --- ### **可视化效果** - 生成一个双折线图： - **实线**表示销售额，并在最高点显示标记。 - **虚线**表示用户数。 - 悬停时显示所有系列的数据。 - 标题为“销售与用户趋势”，Y 轴名称为“数值”。 --- 如需进一步调整样式或交互，可参考 [pyecharts 官方文档](https://pyecharts.org/#/zh-cn/)。