Python實現(xiàn)動態(tài)柱狀圖的繪制

更新時間：2022年12月29日 14:17:53 作者：陽862

這篇文章主要為大家詳細介紹了Python實現(xiàn)動態(tài)柱狀圖的繪制的相關(guān)資料，文中的示例代碼講解詳細，具有一定的學(xué)習(xí)與借鑒價值，需要的可以參考一下

一.基礎(chǔ)柱狀圖

如圖

演示

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
#構(gòu)建柱狀圖對象
bar=Bar()
#添加x軸對象
bar.add_xaxis(["中國","美國","日本"])
#添加y軸對象
bar.add_yaxis("GDP",[40,50,30])
#設(shè)置全局選項
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP柱狀圖"),#加名稱
    visualmap_opts=VisualMapOpts(#加范圍顯示
        is_show=True
    )
)
#繪圖
bar.render("基礎(chǔ)柱狀圖.html")

結(jié)果是

反轉(zhuǎn)x軸，y軸，設(shè)置數(shù)值標(biāo)簽在右側(cè)

#添加y軸對象
bar.add_yaxis("GDP",[40,50,30],label_opts=LabelOpts(position="right"))
#反轉(zhuǎn)x軸y軸
bar.reversal_axis()

結(jié)果是

小結(jié)

通過Bar（）構(gòu)建一個柱狀圖對象
和折線圖一樣，通過add_xaxis()和add_yaxis()添加x和y軸數(shù)據(jù)
通過柱狀圖對象的: reversal_axis()，反轉(zhuǎn)x和y軸
通過label_opts=LabelOpts(position="right")設(shè)置數(shù)值標(biāo)簽在右側(cè)顯示

二.基礎(chǔ)時間線柱狀圖

演示

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
#構(gòu)建柱狀圖對象
bar1=Bar()
#添加x軸對象
bar1.add_xaxis(["中國","美國","日本"])
#添加y軸對象
bar1.add_yaxis("GDP",[40,50,30],label_opts=LabelOpts(position="right"))
#反轉(zhuǎn)x軸y軸
bar1.reversal_axis()
#設(shè)置全局選項
bar1.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP柱狀圖"),#加名稱
    visualmap_opts=VisualMapOpts(#加范圍顯示
        is_show=True
    )
)
 
 
#構(gòu)建柱狀圖對象
bar2=Bar()
#添加x軸對象
bar2.add_xaxis(["中國","美國","日本"])
#添加y軸對象
bar2.add_yaxis("GDP",[50,60,45],label_opts=LabelOpts(position="right"))
#反轉(zhuǎn)x軸y軸
bar2.reversal_axis()
#設(shè)置全局選項
bar2.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP柱狀圖"),#加名稱
    visualmap_opts=VisualMapOpts(#加范圍顯示
        is_show=True
    )
)
 
 
 
#構(gòu)建柱狀圖對象
bar3=Bar()
#添加x軸對象
bar3.add_xaxis(["中國","美國","日本"])
#添加y軸對象
bar3.add_yaxis("GDP",[60,65,40],label_opts=LabelOpts(position="right"))
#反轉(zhuǎn)x軸y軸
bar3.reversal_axis()
#設(shè)置全局選項
bar3.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP柱狀圖"),#加名稱
    visualmap_opts=VisualMapOpts(#加范圍顯示
        is_show=True
    )
)
 
 
#構(gòu)建時間線對象
timeline=Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT})
#在時間線上添加柱狀圖對象
timeline.add(bar1,"點1")
timeline.add(bar2,"點2")
timeline.add(bar3,"點3")
 
 
#繪圖是用時間線對象繪圖，而不是用 bar了
timeline.render("基礎(chǔ)時間線柱狀圖.html")

結(jié)果是

點擊下面不同的點，就會顯示出不同的柱狀圖

當(dāng)然，這不是我們想要的最終結(jié)果，我們希望他可以制動播放并且一直循環(huán)下去

代碼

#自動播放設(shè)置
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,#這里是放下一張圖的時間間隔，毫秒為單位
    is_timeline_show=True,#是否顯示時間線
    is_auto_play=True,#是否自動播放
    is_loop_play=True#是否循環(huán)播放
)
 
#繪圖是用時間線對象繪圖，而不是用 bar了
timeline.render("基礎(chǔ)時間線柱狀圖.html")

結(jié)果是

這樣我們就可以控制上圖中的“播放鍵”去控制是否自動循環(huán)播放

三.GDP動態(tài)柱狀圖繪制

1.了解列表的sort方法并配合lambda匿名函數(shù)完成列表排序

在前面我們學(xué)習(xí)過sorted函數(shù)，可以對數(shù)據(jù)容器進行排序。

在后面的數(shù)據(jù)處理中，我們需要對列表進行排序，并指定排序規(guī)則，sorted函數(shù)就無法完成了。我們補充學(xué)習(xí)列表的sort方法。

使用方式:

列表.sort(key=選擇排序依據(jù)的函數(shù), reverse=TruelFalse)

參數(shù)key，是要求傳入一個函數(shù)，表示將列表的每一個元素都傳入函數(shù)中，返回排序的依據(jù)
參數(shù)reverse，是否反轉(zhuǎn)排序結(jié)果，True表示降序，F(xiàn)alse表示升序

演示

my_list=[["a",12],["b",4],["c",45]]
def choose_sort_key(element):
    return element[1]
 
my_list.sort(key=choose_sort_key,reverse=True)
print(my_list)
 
my_list.sort(key=lambda element:element[1],reverse=False)
print(my_list)

結(jié)果是

上圖中，第一種是基于帶名函數(shù)，第二種是基于lambda函數(shù)

2.完成圖表所需數(shù)據(jù)

#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為字典存儲，格式為：
#{ 年份:[[國家, gdp]，[國家, gdp]，...... ]，年份:[[國家,gdp]，[國家, gdp]，.....], ...... }，比如：
#{ 1960:[[美國, 123]，[中國, 231]，...... ]，1961:[[美國,124]，[中國, 234]，.....], ...... }
#先定義一個字典
data_dict={}
for line in data_lines:
    year=int(line.split(",")[0])#年份
    country=line.split(",")[1]#省份
    GDP=float(line.split(",")[2])#因為美國的GDP是科學(xué)計數(shù)法，所以用float強制轉(zhuǎn)回來
    #如何判斷字典里面有沒有制定的key呢？
    try:
        data_dict[year].append([country,GDP])
    except KeyError:
        data_dict[year]=[]
        data_dict[year].append([country,GDP])
 
print(data_dict)

結(jié)果是

上圖就是1999年的數(shù)據(jù)

3.完成GDP動態(tài)圖表繪制

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *
 
#讀取文件
f=open("D:/1960-2019全球GDP數(shù)據(jù).csv","r",encoding="ANSI")
data_lines=f.readlines()
#關(guān)閉文件
f.close()
#刪除第一行數(shù)據(jù)
data_lines.pop(0)
 
#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為字典存儲，格式為：
#{ 年份:[[國家, gdp]，[國家, gdp]，...... ]，年份:[[國家,gdp]，[國家, gdp]，.....], ...... }，比如：
#{ 1960:[[美國, 123]，[中國, 231]，...... ]，1961:[[美國,124]，[中國, 234]，.....], ...... }
#先定義一個字典
data_dict={}
for line in data_lines:
    year=int(line.split(",")[0])#年份
    country=line.split(",")[1]#省份
    GDP=float(line.split(",")[2])#因為美國的GDP是科學(xué)計數(shù)法，所以用float強制轉(zhuǎn)回來
    #如何判斷字典里面有沒有制定的key呢？
    try:
        data_dict[year].append([country,GDP])
    except KeyError:
        data_dict[year]=[]
        data_dict[year].append([country,GDP])
 
#排序年份
sorted_year_list=sorted(data_dict.keys())
timeline = Timeline()#創(chuàng)建時間線對象
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element:element[1],reverse=True)
    #取出本年份前八名的國家
    year_data=data_dict[year][:8]
    x_data=[]
    y_data=[]
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])#x軸添加國家
        y_data.append(country_gdp[1]/100000000)#y軸添加GDP數(shù)據(jù),單位為億元
 
    #構(gòu)建柱狀圖
    bar=Bar()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP億元",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
    #反轉(zhuǎn)x軸，y軸
    bar.reversal_axis()
 
    #創(chuàng)建時間線對象
 
    timeline.add(bar,str(year))
 
#設(shè)置時間為自動播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,#時間間隔
    is_timeline_show=True,#是否顯示時間
    is_loop_play=True,#是否循環(huán)
    is_auto_play=True#是否自動播放
)
#繪圖
timeline.render("1960——2019全球GDP前八國家.html")

結(jié)果是

存在問題：我們希望第一行是GDP數(shù)量最多的，然后依次遞減

解決方法很簡單：把x軸和y軸上的數(shù)據(jù)都反轉(zhuǎn)一下就可以了

    #構(gòu)建柱狀圖
    bar=Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP億元",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))

結(jié)果是

這樣就基本沒問題了

我們還可以給他：

添加主題類型

from pyecharts.globals import ThemeType
 
timeline = Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT})#創(chuàng)建時間線對象

結(jié)果是

設(shè)置動態(tài)標(biāo)題

#反轉(zhuǎn)x軸，y軸
    bar.reversal_axis()
    #設(shè)置每一年的圖表標(biāo)題
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球GDP前八數(shù)據(jù)")
    )

結(jié)果是

四.完整代碼

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
 
#讀取文件
f=open("D:/1960-2019全球GDP數(shù)據(jù).csv","r",encoding="ANSI")
data_lines=f.readlines()
#關(guān)閉文件
f.close()
#刪除第一行數(shù)據(jù)
data_lines.pop(0)
 
#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為字典存儲，格式為：
#{ 年份:[[國家, gdp]，[國家, gdp]，...... ]，年份:[[國家,gdp]，[國家, gdp]，.....], ...... }，比如：
#{ 1960:[[美國, 123]，[中國, 231]，...... ]，1961:[[美國,124]，[中國, 234]，.....], ...... }
#先定義一個字典
data_dict={}
for line in data_lines:
    year=int(line.split(",")[0])#年份
    country=line.split(",")[1]#省份
    GDP=float(line.split(",")[2])#因為美國的GDP是科學(xué)計數(shù)法，所以用float強制轉(zhuǎn)回來
    #如何判斷字典里面有沒有制定的key呢？
    try:
        data_dict[year].append([country,GDP])
    except KeyError:
        data_dict[year]=[]
        data_dict[year].append([country,GDP])
 
#排序年份
sorted_year_list=sorted(data_dict.keys())
timeline = Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT})#創(chuàng)建時間線對象
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element:element[1],reverse=True)
    #取出本年份前八名的國家
    year_data=data_dict[year][:8]
    x_data=[]
    y_data=[]
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])#x軸添加國家
        y_data.append(country_gdp[1]/100000000)#y軸添加GDP數(shù)據(jù),單位為億元
 
    #構(gòu)建柱狀圖
    bar=Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP億元",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
    #反轉(zhuǎn)x軸，y軸
    bar.reversal_axis()
    #設(shè)置每一年的圖表標(biāo)題
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球GDP前八數(shù)據(jù)")
    )
    #創(chuàng)建時間線對象
 
    timeline.add(bar,str(year))
 
#設(shè)置時間為自動播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,#時間間隔
    is_timeline_show=True,#是否顯示時間
    is_loop_play=True,#是否循環(huán)
    is_auto_play=True#是否自動播放
)
#繪圖
timeline.render("1960——2019全球GDP前八國家.html")

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