pyecharts 分布式直方图绘制，的代码你值得拥有

相信很多小伙伴都有这个疑问。用pyecharts 怎么绘制直方图，官网也没有给接口，只有一个Bar（）函数，可是那是柱状图的。但是python中的matplotlib中就有绘制直方图的函数Hist()。但是就是要用pyecharts怎么办呢？

今天遇到一个可视化需求，必须要用pyecharts绘制分布式直方图，但是pyecharts 官网又没有给出直方图函数。所以查阅了大量资料，遇到几篇很有意思的博客。明明标题是用pyecharts绘制直方图，内容确是牛头不对马嘴。真是老太太进被窝，给爷整笑了。

废话不多说，直接上代码。

首先pyecharts没有给出直方图函数，就只能自己去设计数据，然后把数据给Bar函数。

本人是基于jupyter写的代码，如果使用pycharm 最用展示图用render()  函数

1.  
   # 生成一个长度一百，随机大小不大于100的一维数组
2.  
   data = np.random.randint(100,size=(100,))
3.  
    
4.  
   # 获取4个区间,五个值
5.  
   bins = np.linspace(0,100,5)
6.  
   # array([ 0., 25., 50., 75., 100.])
7.  
    
8.  
   value = pd.cut(data,bins)
9.  
   # [(75.0, 100.0], (0.0, 25.0], (25.0, 50.0], (25.0, 50.0], (0.0, 25.0],
10.  
    #..., (25.0, 50.0], (50.0, 75.0], (25.0, 50.0], (50.0, 75.0], (25.0, 50.0]]
11.  
    # Length: 100
12.  
    # Categories (4, interval[float64]): [(0.0, 25.0] < (25.0, 50.0] < (50.0, 75.0]
13.  
    # < (75.0, 100.0]]
14.  
     
15.  
    value = pd.value_counts(value).sort_index() # 进行统计计数，每个区间又多少个数
16.  
    # (0.0, 25.0] 32
17.  
    # (50.0, 75.0] 28
18.  
    # (25.0, 50.0] 22
19.  
    # (75.0, 100.0] 18
20.  
     
21.  
    x_value = [ f'{round(i.left,2)}-{round(i.right,2)}' for i in value.index ]
22.  
    # ['0.0-25.0', '25.0-50.0', '50.0-75.0', '75.0-100.0']
23.  
     
24.  
    value= value.tolist() # 按索引进行排序（为了x轴，从大到小的关系，不然50-75这个区间排第二，value_counts默认降序排列导致），转换成列表，在pyecharts 只支持python的基本数据类型
25.  
    # (0.0, 25.0] 21
26.  
    # (25.0, 50.0] 28
27.  
    # (50.0, 75.0] 20
28.  
    # (75.0, 100.0] 31
29.  
    # dtype: int64
30.  
    bar = charts.Bar()
31.  
     
32.  
    bar.add_xaxis(x_value )
33.  
    bar.add_yaxis('区间数量',value)
34.  
     
35.  
    bar.set_global_opts(
36.  
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(
37.  
    name='bin值'
38.  
    ),
39.  
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(
40.  
    name = '数量值'
41.  
    )
42.  
    )
43.  
     
44.  
    bar.render_notebook()

小小代码不成敬意。

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