利用python绘制带有时间线的柱状图
作者：不能再留遗憾了
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用python绘制出带有时间线的柱状图,文中的示例代码讲解的非常详细,具有一定的学习与借鉴价值,需要的可以参考一下
如何绘制柱状图
绘制柱状图跟绘制折线图的步骤是大致相同的。
python 中绘制柱状图依赖于 pyecharts.charts 模块下的 Bar 方法。
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data)
bar.render("柱状图.html")
我们还可以将横坐标与纵坐标颠倒一下，来使数据的展示更加的形象。
使用 bar.reversal_axis() 反转x轴和y轴。
这里数据显示在柱状图中，我们看的不是很方便，我也也可以通过设置系列配置选项来使数据显示在柱状图的右侧。
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))所以我们经过完善后的整体代码是：
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
bar = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis() # 反转x轴和y轴
bar.render("柱状图.html")
添加时间线
通过添加时间线我们可以看到多种不同的数据，每一个时间其实就是一个柱状图，时间线是由一个一个的柱状图组成的。
from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts,TitleOpts
bar1 = Bar()
bar2 = Bar()
bar3 = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data1 = [10,20,30]
y_data2 = [20,30,40]
y_data3 = [40,50,70]
bar1.add_xaxis(x_data)
bar1.add_yaxis("GDP",y_data1,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis() # 反转x轴和y轴
bar1.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2021年GDP"))
bar2.add_xaxis(x_data)
bar2.add_yaxis("GDP",y_data2,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis() # 反转x轴和y轴
bar2.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2022年GDP"))
bar3.add_xaxis(x_data)
bar3.add_yaxis("GDP",y_data3,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis() # 反转x轴和y轴
bar3.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2023年GDP"))
timeline = Timeline()
timeline.add(bar1,"2021")
timeline.add(bar2,"2022")
timeline.add(bar3,"2023")
timeline.render("2021-2023中美英三国GDP.html")
如果我们要让动态柱状图动起来的话，我们需要设置配置选项。
timeline.add_schema(
play_interval=1000, # 每个柱状图播放间隔时间，单位（毫秒）
is_timeline_show=True, # 是否显示时间线，默认显示
is_auto_play=True, # 是否自动播放
is_loop_play=True # 是否循环播放
)
根据提供的数据绘制动态柱状图
我们显示出1960年-2014年全国GDP数据前八的国家和数据。
这里提供的数据比较简单，我们只需要将第一行无用的数据删除，然后再将这些数据转换为我们绘制柱状图需要的数据就好了。
读取并删除无用数据
f = open("D:/桌面/1960-2019全球GDP数据.csv","r",encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
f.close()
data_lines.pop(0)GB2312 编码是中文编码格式
将数据转换为字典
data_dict = {}
for line in data_lines:
data_list = line.split(",") # 每一行以逗号分割，返回一个列表
year = data_list[0]
country = data_list[1]
GDP = float(data_list[2][:-1]) # 每一行最后有一个换行符
# 这里需要做出异常判断，因为当我们第一次插入数据的时候并没有容器来装这些数据
try:
data_dict[year].append((country, GDP))
except:
data_dict[year] = []
data_dict[year].append([country, GDP])创建柱状图并添加到时间线中
sorted_year_line = sorted(data_dict.keys()) # 按时间顺序排序
timeline = Timeline({"scheme":ThemeType.LIGHT}) # 在创建时间线的时候传入scheme参数可以设置时间线的主题，也就是柱状图的颜色
for year in sorted_year_line:
x_data = []
y_data = []
data_dict[year].sort(key=lambda element : element[1],reverse=True)
year_data = data_dict[year][0:8] # 取GDP前八的数据
for data in year_data:
x_data.append(data[0])
y_data.append(data[1] / 100000000)
bar = Bar()
x_data.reverse()
y_data.reverse() # 让GDP排名第一的数据在最上面，所以我们将x_data 和 y_data中的数据反转一下
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP(亿)",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis() # 将x轴和y轴翻转
bar.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全国GDP数据前八")
)
timeline.add(bar,year)配置选项并生成带有数据的折线图
timeline.add_schema(
play_interval=1000,
is_timeline_show=True,
is_auto_play=True,
is_loop_play=False
)
timeline.render("1960-2014年全国GDP数据前八.html")
到此这篇关于利用python绘制带有时间线的柱状图的文章就介绍到这了,更多相关python时间线柱状图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！