pyecharts的学习笔记7---DataZoomOpts

class DataZoomOpts(
# 是否显示 组件。如果设置为 false，不会显示，但是数据过滤的功能还存在。
is_show: bool = True,

# 组件类型，可选 "slider", "inside"
type_: str = "slider",

# 拖动时，是否实时更新系列的视图。如果设置为 false，则只在拖拽结束的时候更新。
is_realtime: bool = True,

# 数据窗口范围的起始百分比。范围是：0 ~ 100。表示 0% ~ 100%。
range_start: Numeric = 20,

# 数据窗口范围的结束百分比。范围是：0 ~ 100
range_end: Numeric = 80,

# 数据窗口范围的起始数值。如果设置了 start 则 startValue 失效。
start_value: Union[int, str, None] = None,

# 数据窗口范围的结束数值。如果设置了 end 则 endValue 失效。
end_value: Union[int, str, None] = None,

# 布局方式是横还是竖。不仅是布局方式，对于直角坐标系而言，也决定了，缺省情况控制横向数轴还是纵向数轴
# 可选值为：‘horizontal‘, ‘vertical‘
orient: str = "horizontal",

# 设置 dataZoom-inside 组件控制的 x 轴（即 xAxis，是直角坐标系中的概念，参见 grid）。
# 不指定时，当 dataZoom-inside.orient 为 ‘horizontal‘时，默认控制和 dataZoom 平行的第一个 xAxis
# 如果是 number 表示控制一个轴，如果是 Array 表示控制多个轴。
xaxis_index: Union[int, Sequence[int], None] = None,

# 设置 dataZoom-inside 组件控制的 y 轴（即 yAxis，是直角坐标系中的概念，参见 grid）。
# 不指定时，当 dataZoom-inside.orient 为 ‘horizontal‘时，默认控制和 dataZoom 平行的第一个 yAxis
# 如果是 number 表示控制一个轴，如果是 Array 表示控制多个轴。
yaxis_index: Union[int, Sequence[int], None] = None,

# 是否锁定选择区域（或叫做数据窗口）的大小。
# 如果设置为 true 则锁定选择区域的大小，也就是说，只能平移，不能缩放。
is_zoom_lock: bool = False,

# dataZoom-slider 组件离容器左侧的距离。
# left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 ‘20%‘ 这样相对于容器高宽的百分比，
# 也可以是 ‘left‘, ‘center‘, ‘right‘。
# 如果 left 的值为 ‘left‘, ‘center‘, ‘right‘，组件会根据相应的位置自动对齐。
pos_left: Optional[str] = None,

# dataZoom-slider 组件离容器上侧的距离。
# top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 ‘20%‘ 这样相对于容器高宽的百分比，
# 也可以是 ‘top‘, ‘middle‘, ‘bottom‘。
# 如果 top 的值为 ‘top‘, ‘middle‘, ‘bottom‘，组件会根据相应的位置自动对齐。
pos_top: Optional[str] = None,

# dataZoom-slider 组件离容器右侧的距离。
# right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 ‘20%‘ 这样相对于容器高宽的百分比。
# 默认自适应。
pos_right: Optional[str] = None,

# dataZoom-slider组件离容器下侧的距离。
# bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 ‘20%‘ 这样相对于容器高宽的百分比。
# 默认自适应。
pos_bottom: Optional[str] = None,
)

            (
    Bar().add_xaxis(x).add_yaxis(
            ‘
            A
            ‘,y.tolist()).add_yaxis(‘B‘,z).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=‘测试图‘),
    datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient="vertical")                                                                                             
                                                                                                 
    )
    
    .render_notebook()
)

            from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

(
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.days_attrs)
    .add_yaxis("商家A", Faker.days_values, color=Faker.rand_color())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（inside）"),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"),
    )
    .render_notebook()  # ("bar_datazoom_inside.html")
)

            from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

(
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.days_attrs)
    .add_yaxis("商家A", Faker.days_values, color=Faker.rand_color())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider）"),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="slider"),
    )
    .render_notebook()  # ("bar_datazoom_inside.html")
)

原文：https://www.cnblogs.com/vincent-sh/p/13034382.html