Python pyecharts折线图实战：从基础配置到高级可视化技巧

落日邮差

发布时间：2026-10-15| 7人浏览过

原创

本文深入解析Python中pyecharts库绘制折线图的多种高级配置。通过自定义标签显示、断点样式设置、双折线极值与平均值标记、面积图非紧贴Y轴以及3D旋转弹簧图等具体案例，展示如何根据业务场景灵活调整参数。文章提供完整代码模板，帮助开发者快速实现专业级数据可视化效果，适用于股票分析、用电量监控等实际应用场景。

前言

经过多个案例的演示，读者应当已经注意到每个图表都对应着特定的配置参数。官方文档虽然详尽，但阅读起来往往较为困难。通过具体案例来解析各项参数的配置方法，具有较高的参考价值和实用意义。正如古语所言“磨刀不误砍柴工”，要实现炉火纯青的可视化效果，仍需不断实践与积累。

说明：部分示例数据调用了相关库资源：，如需使用需自行添加数据，操作十分简单，无需担心。

上述图形在普通日常场景中可能使用频率不高，但在股票分析等专业领域却颇具价值。

折线图模板系列

自定义标签数据折线图

有时我们并不希望显示所有数据标签，因为这样会导致图表过于繁杂。数据可视化的核心原则是在保持视觉效果炫酷的同时，准确清晰地向用户呈现数据。因此，我们需要根据特定场景选择合适的图形展示方式。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType

x, y = Faker.choose(), Faker.values()#更改数据集即可
c = (
Line({"theme":ThemeType.MACARONS})#不添加默认红色
.add_xaxis(x)
.add_yaxis(
"商家A",
y,
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
data=[opts.MarkPointItem(name="自定义标记点", coord=[x[2], y[2]], value=y[2])] # 这里定义要显示的标签数据
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='类别',
name_location='middle',
name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16 # 标签字体大小
)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='数量',
name_location='middle',
name_gap=30,
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16
# font_weight='bolder',
)),
# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项
)
.render("自定义标签.html")
)

一天用电量折线图（特定场景）

此模板可用于展示一天内的用电量分布，也可在此基础上进行修改，衍生出其他类别的折线图。该模板旨在提供基础框架，用户可根据自身应用场景进行调整以解决具体问题。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
x_data = [
"00:00",
"01:15",
"02:30",
"03:45",
"05:00",
"06:15",
"07:30",
"08:45",
"10:00",
"11:15",
"12:30",
"13:45",
"15:00",
"16:15",
"17:30",
"18:45",
"20:00",
"21:15",
"22:30",
"23:45",
]
y_data = [
300,
280,
250,
260,
270,
300,
550,
500,
400,
390,
380,
390,
400,
500,
600,
750,
800,
700,
600,
400,
]

(
Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
.add_yaxis(
series_name="用电量",
y_axis=y_data,
is_smooth=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="一天用电量分布", subtitle="纯属虚构"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(boundary_gap=False),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} W"),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_piecewise=True,
dimension=0,
pieces=[
{"lte": 6, "color": "green"},
{"gt": 6, "lte": 8, "color": "red"},
{"gt": 8, "lte": 14, "color": "green"},
{"gt": 14, "lte": 17, "color": "red"},
{"gt": 17, "color": "green"},
],
),
)
.set_series_opts(
markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(
data=[
opts.MarkAreaItem(name="早高峰", x=("07:30", "10:00")),
opts.MarkAreaItem(name="晚高峰", x=("17:30", "21:15")),
]
)
)
.render("用电量折线图.html")
)

断点折线图（根据场景进行配置）

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
(
Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
.add_xaxis(xaxis_data=["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"])
.add_yaxis(
series_name="",
y_axis=[120, 200, 150, 80, 70, 110, 130],
symbol="triangle",
symbol_size=20,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="green", width=4, type_="dashed"),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
border_width=3, border_color="yellow", color="blue"
),
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category",
name='类别',
name_location='middle',
name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16 # 标签字体大小
)
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
)
.render("断点折线图.html")
)

双折线图显示最低最高数据标签（不显示其他数据标签）

当折线图中的数据点过多时，若仅依赖鼠标悬停查看数值，在制作PPT或导出图片时将显得不够直观。此时，直接显示数据的最高点和最低点标签能提供更清晰的视觉信息。

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

c = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis(
"商家A",
Faker.values(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min"),
opts.MarkPointItem(type_="max")]),

)
.add_yaxis(
"商家B",
Faker.values(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min"),
opts.MarkPointItem(type_="max")]),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='类别',
name_location='middle',
name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16 # 标签字体大小
)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='数量',
name_location='middle',
name_gap=30,
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16
# font_weight='bolder',
)),
# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项
)
.render("双折线图显示最低最高.html")
)

双折线图显示平均刻度数据标签（数据可显示）

该双折线图适用于需要展示一类数据集平均值的场景，通过配置相关参数即可实现。图中图例部分未显示具体数据，但根据需求也可选择显示数据标签。

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

c = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis(
"商家A",
Faker.values(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),#允许显示数据
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
)
.add_yaxis(
"商家B",
Faker.values(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='类别',
name_location='middle',
name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16 # 标签字体大小
)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='数量',
name_location='middle',
name_gap=30,
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16
# font_weight='bolder',
)),
# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项
)
.render("双折线图显示平均刻度.html")
)

断点折线图（显示数据项）

前几个示例中未展示具体数据及标签，本例是对前述设计的改造与升级，旨在更直观地呈现数据项细节。

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

c = (
Line()
.add_xaxis(xaxis_data=Faker.choose())
.add_yaxis(
"商家A",
Faker.values(),
symbol="triangle",
symbol_size=20,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="green", width=4, type_="dashed"),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
border_width=3, border_color="yellow", color="blue"
),#可进行多维叠加
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='类别',
name_location='middle',
name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16 # 标签字体大小
)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='数量',
name_location='middle',
name_gap=30,
name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
font_family='Times New Roman',
font_size=16
# font_weight='bolder',
)),
# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项
)
.render("断点显示数据.html")
)

面积折线图（不紧贴）

前文曾展示过紧贴Y轴的曲线折线图，而此示例为不紧贴Y轴的折线形式，两者在视觉呈现上有所区别。

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

c = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values(), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.add_yaxis("商家B", Faker.values(), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
.render("面积折线图不紧贴.html")
)