Python动态柱状图的绘制

发表于:2023-4-07 09:59

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 作者:海中的小鱼在冒泡    来源:掘金

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Python
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  基础柱状图
  要实现最终的目的,我们先学习一下基础柱状图的绘制。
  需要用到的包:from pyecharts.charts import Bar
  代码实现:
  from pyecharts.charts import Bar
  # 构建柱状图对象
  bar = Bar()
  # 添加X轴数据
  bar.add_xaxis(["中国", "美国", "日本"])
  # 添加Y轴数据
  bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])
  # 绘图
  bar.render("基础柱状图.html")
  结果显示:
  通过设置全局参数,增加图表的标题和范围显示
  代码实现:
  from pyecharts.charts import Bar
  from pyecharts.options import *
  # 构建柱状图对象
  bar = Bar()
  # 添加X轴数据
  bar.add_xaxis(["中国", "美国", "日本"])
  # 添加Y轴数据
  bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])
  # 设置全局选项
  bar.set_global_opts(
      title_opts=TitleOpts(title="GDP柱状图"),  # 加名称
      visualmap_opts=VisualMapOpts(  # 加名称显示
          is_show=True
      )
  )
  # 绘图
  bar.render("基础柱状图.html")
  结果显示:
  反转x轴,y轴,设置数值标签在右侧
  #添加y轴对象
  bar.add_yaxis("GDP",[40,50,30],label_opts=LabelOpts(position="right"))
  #反转x轴y轴
  bar.reversal_axis()
  小结
  1、通过Bar()构建一个柱状图对象。
  2、和折线图一样,通过add_xaxis()和add_yaxis()添加x和y轴数据。
  3、通过柱状图对象的: reversal_axis(),反转x和y轴。
  4、通过label_opts=LabelOpts(position="right")设置数值标签在右侧显示。
  基础时间线柱状图
  代码实现:
  from pyecharts.charts import Bar, Timeline
  from pyecharts.options import *
  from pyecharts.globals import ThemeType
  # 构建柱状图对象
  bar1 = Bar()
  # 添加X轴数据
  bar1.add_xaxis(["中国", "美国", "日本"])
  # 添加Y轴数据
  bar1.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
  # 反转x轴和y轴
  bar1.reversal_axis()
  # 设置全局选项
  bar1.set_global_opts(
      title_opts=TitleOpts(title="点1的GDP柱状图"),  # 加名称
      visualmap_opts=VisualMapOpts(  # 加名称显示
          is_show=True
      )
  )
  # 构建柱状图对象
  bar2 = Bar()
  # 添加X轴数据
  bar2.add_xaxis(["中国", "美国", "日本"])
  # 添加Y轴数据
  bar2.add_yaxis("GDP", [50, 40, 30], label_opts=LabelOpts(position="right"))
  # 反转x轴和y轴
  bar2.reversal_axis()
  # 设置全局选项
  bar2.set_global_opts(
      title_opts=TitleOpts(title="点2的GDP柱状图"),  # 加名称
      visualmap_opts=VisualMapOpts(  # 加名称显示
          is_show=True
      )
  )
  # 构建柱状图对象
  bar3 = Bar()
  # 添加X轴数据
  bar3.add_xaxis(["中国", "美国", "日本"])
  # 添加Y轴数据
  bar3.add_yaxis("GDP", [70, 60, 50], label_opts=LabelOpts(position="right"))
  # 反转x轴和y轴
  bar3.reversal_axis()
  # 设置全局选项
  bar3.set_global_opts(
      title_opts=TitleOpts(title="点3的GDP柱状图"),  # 加名称
      visualmap_opts=VisualMapOpts(  # 加名称显示
          is_show=True
      )
  )
  # 构建时间线对象
  timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})  # {"theme":ThemeType.LIGHT}设置主题
  # 在时间线上添加柱状图对象
  timeline.add(bar1, "点1")
  timeline.add(bar2, "点2")
  timeline.add(bar3, "点3")
  # 使用时间对象绘图
  timeline.render("基础时间线柱状图.html")
  手动点击“点1、点2、点3”可以查看对应的数据,这不是我们想要的效果,我们希望可以实现自动循环播放,这样就可以达到动态的效果
  绘图之前增加自动播放设置:
  timeline.add_schema(
      play_interval=1000,  # 播放时间间隔,单位毫秒
      is_timeline_show=True,  # 是否显示时间线
      is_auto_play=True,  # 是否自动播放
      is_loop_play=True  # 是否循环播放
  )
  GDP动态柱状图的绘制
  1、了解列表的sort方法并配合lambda匿名函数完成列表排序。
  我们需要对列表进行排序,并指定排序规则,需要使用列表的sort方法。
  使用方式:
  列表.sort(key=选择排序依据的函数, reverse=TruelFalse)
  参数key:是要求传入一个函数,表示将列表的每一个元素都传入函数中,返回排序的依据
  参数reverse:是否反转排序结果,True表示降序,False表示升序
  实践:
  my_list = [["a", 11], ["b", 50], ["c", 30]]
  def choose_sort_key(element):
      return element[1]
  my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)  # 方式1
  print(my_list)
  my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=False)  # 方式2
  print(my_list)
  执行结果:
  2、学习了上面的排序方法之后,我们进行相对复杂的动态柱状图的绘制
  准备数据,类似下面截图中的数据,注意:下面截图中只是一部分,我们需要准备的是每一年的所有国家的GDP数据:
  附录:数据来源文档
  柱状图中的GDP以亿为单位,展示前8名。
  代码
  from pyecharts.charts import Bar, Timeline
  from pyecharts.options import *
  from pyecharts.globals import ThemeType
  f = open("E:\1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB2312")
  data_lines = f.readlines()
  f.close()
  # 删除第一条数据
  data_lines.pop(0)
  # 将数据转化为字典存储,格式为{年份:[[国家:GDP],年份:[国家:GDP]],年份:[[国家:GDP],年份:[国家:GDP]],......}
  data_dict = {}
  for line in data_lines:
      year = int(line.split(",")[0])  # 年
      country = line.split(",")[1]  # 国家
      gdp = float(line.split(",")[2])  # gdp
      try:
          data_dict[year].append([country, gdp])
      except KeyError:
          data_dict[year] = []
          data_dict[year].append([country, gdp])
  # print(data_dict)
  # 创建时间线对象
  timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})
  # 排序年份
  sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
  # print(sorted_year_list)
  # for循环每一年的数据,基于每一年的数据创建一个bar对象
  # 在for中,将每一年的bar对象添加到时间线中
  for year in sorted_year_list:
      data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
      # 取出前8名的国家
      year_data = data_dict[year][0:8]
      x_data = []
      y_data = []
      for country_gdp in year_data:
          x_data.append(country_gdp[0])  # 国家
          y_data.append(country_gdp[1] / 100000000)  # GDP
      # 构建柱状图
      bar = Bar()
      x_data.reverse()
      y_data.reverse()
      bar.add_xaxis(x_data)
      bar.add_yaxis("GDP亿", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))
      # 反转X轴和Y轴
      bar.reversal_axis()
      # 设置每一年图表的标题
      bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8名的GDP数据"))
      timeline.add(bar, str(year))
  # 设置时间线自动播放
  timeline.add_schema(
      play_interval=1000,
      is_timeline_show=True,
      is_auto_play=True,
      is_loop_play=False
  )
  # 绘图
  timeline.render("1960-2019全球DDP前8的国家.html")
  结果:
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