Pyecharts 标记点

在 Pyecharts 中，我们可以使用 set_series_opts() 方法的 markpoint_opts 参数来添加标记点效果。

语法：

obj.set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='min')]))

说明：

参数 type_ 用于定义标记点的类型（注意后面有下划线），常用取值如下表所示。

参数 type_ 的取值
取值	说明
min	最小值
max	最大值
average	平均值

示例：Pyecharts 添加标记点

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']))
# 设置标记点
line.set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='min')]))

# 渲染
line.render()

运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。

pyecharts为最小值添加标记点

分析：

type_='min' 表示为每一条折线添加一个标记点，该标记点标记的是 “最小值”。对于系列设置来说，除了可以在 set_series_opts() 方法中进行设置之外，我们还可以在 add_yaxis() 方法中进行设置。对于这个例子来说，下面 2 种方式是等价的。

# 方式1：set_series_opts()
line.set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='min')]))

# 方式2：add_yaxis()
line.add_yaxis(
    series_name='上衣', 
    y_axis=list(df['上衣']),
    markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='min')])
)

简单来说，add_yaxis() 方法拥有 set_series_opts() 方法中的所有参数。在之前的 “pyecharts 折线图” 这一节中，我们使用的其实就是第 2 种方式。不过在实际开发中，对于系列设置，我们还是更推荐使用 set_series_opts() 方法来实现，主要是这种方式可以让我们的代码更加直观了然。

对于这个例子来说，当我们把 type_='min' 改为 type_='max' 之后，此时效果如下图所示。

pyecharts为最大值添加标记点