在 Pyecharts 中，我们可以使用 set_series_opts() 方法的 label_opts 参数来对标签进行设置。
语法：
obj.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(
is_show,
position,
formatter,
font_size,
font_weight,
color
))
说明：
obj 是一个图表对象。参数 is_show 表示是否显示标签，取值为 True 或 False（默认值为 True）。
参数 position 用于定义标签的位置，常用取值如下表所示。
| 取值 | 说明 |
|---|---|
| center（默认值） | 居中显示 |
| left | 靠左显示 |
| right | 靠右显示 |
参数 formatter 用于对标签内容进行自定义格式：{a} 表示系列名，{b} 表示数据名，{c} 表示数据值，{d} 表示百分比。
参数 font_size 用于定义字体大小，参数 font_weight 用于定义字体粗细，参数 color 用于定义字体颜色。
示例 1：Pyecharts 隐藏标签
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['1月', 450, 110],
['2月', 420, 220],
['3月', 560, 150],
['4月', 480, 310],
['5月', 530, 250],
['6月', 620, 160]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['月份', '上衣', '裤子'])
# 绘图
line = Line()
line.add_xaxis(xaxis_data=list(df['月份']))
# 第1条折线
line.add_yaxis(series_name='上衣', y_axis=list(df['上衣']))
# 第2条折线
line.add_yaxis(series_name='裤子', y_axis=list(df['裤子']))
# 隐藏标签
line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 渲染
line.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
is_show=False 表示把所有标签都隐藏了。虽然标签被隐藏了，但当鼠标移到节点时，还是可以显示该节点的数据信息的，如下图所示。
示例 2：Pyecharts 标签位置
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['1月', 450, 110],
['2月', 420, 220],
['3月', 560, 150],
['4月', 480, 310],
['5月', 530, 250],
['6月', 620, 160]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['月份', '上衣', '裤子'])
# 绘图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(xaxis_data=list(df['月份']))
# 第1种柱条
bar.add_yaxis(series_name='上衣', y_axis=list(df['上衣']))
# 第2种柱条
bar.add_yaxis(series_name='裤子', y_axis=list(df['裤子']))
# 改变方向
bar.reversal_axis()
# 渲染
bar.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
bar.reversal_axis() 表示将柱形图变成横向显示，此时就成了一个条形图。对于条形图来说，标签默认是居中显示的，这可能会导致部分标签看不清楚。我们可以使用 label_opts 参数将标签设置为 “靠右显示”，也就是添加下面这一句代码，此时效果如下图所示。
# 定义标签位置
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
示例 3：Pyecharts 标签格式
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['1月', 450, 110],
['2月', 420, 220],
['3月', 560, 150],
['4月', 480, 310],
['5月', 530, 250],
['6月', 620, 160]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['月份', '上衣', '裤子'])
# 绘图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(xaxis_data=list(df['月份']))
# 第1种柱条
bar.add_yaxis(series_name='上衣', y_axis=list(df['上衣']))
# 第2种柱条
bar.add_yaxis(series_name='裤子', y_axis=list(df['裤子']))
# 定义标签格式
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c}'))
# 渲染
bar.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
对于 formatter 的取值，我们需要遵循一定的规则：{a} 表示系列名，{b} 表示数据名，{c} 表示数据值。
示例 4：Pyecharts 标签字体
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['1月', 450, 110],
['2月', 420, 220],
['3月', 560, 150],
['4月', 480, 310],
['5月', 530, 250],
['6月', 620, 160]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['月份', '上衣', '裤子'])
# 绘图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(xaxis_data=list(df['月份']))
# 第1种柱条
bar.add_yaxis(series_name='上衣', y_axis=list(df['上衣']))
# 第2种柱条
bar.add_yaxis(series_name='裤子', y_axis=list(df['裤子']))
# 定义标签格式
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(
font_size=16,
font_weight='bold',
color='yellow'
))
# 渲染
bar.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
font_size=16 表示定义字体大小为 16 像素，font_weight='bold' 表示定义字体为粗体，color='orange' 表示定义字体颜色为橙色。
最后，对于全局设置和系列设置，我们可以总结一下它们之间的区别，主要有以下 2 点。
- 全局设置是针对所有图表而言，系列设置是针对部分图表而言。
- 全局设置是在 set_global_opts() 方法或绘图函数中进行设置，而系列设置是在 set_series_opts() 方法或 add_yaxis() 方法中进行设置。
