利用python繪制帶有時間線的柱狀圖
如何繪制柱狀圖
繪制柱狀圖跟繪制折線圖的步驟是大致相同的。
python 中繪制柱狀圖依賴于 pyecharts.charts 模塊下的 Bar 方法。
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
x_data = ["英國","美國","中國"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data)
bar.render("柱狀圖.html")
我們還可以將橫坐標與縱坐標顛倒一下,來使數(shù)據(jù)的展示更加的形象。
使用 bar.reversal_axis() 反轉(zhuǎn)x軸和y軸。

這里數(shù)據(jù)顯示在柱狀圖中,我們看的不是很方便,我也也可以通過設(shè)置系列配置選項來使數(shù)據(jù)顯示在柱狀圖的右側(cè)。
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))所以我們經(jīng)過完善后的整體代碼是:
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
bar = Bar()
x_data = ["英國","美國","中國"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis() # 反轉(zhuǎn)x軸和y軸
bar.render("柱狀圖.html")
添加時間線

通過添加時間線我們可以看到多種不同的數(shù)據(jù),每一個時間其實就是一個柱狀圖,時間線是由一個一個的柱狀圖組成的。
from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts,TitleOpts
bar1 = Bar()
bar2 = Bar()
bar3 = Bar()
x_data = ["英國","美國","中國"]
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() # 反轉(zhuǎn)x軸和y軸
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() # 反轉(zhuǎn)x軸和y軸
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() # 反轉(zhuǎn)x軸和y軸
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中美英三國GDP.html")
如果我們要讓動態(tài)柱狀圖動起來的話,我們需要設(shè)置配置選項。
timeline.add_schema(
play_interval=1000, # 每個柱狀圖播放間隔時間,單位(毫秒)
is_timeline_show=True, # 是否顯示時間線,默認顯示
is_auto_play=True, # 是否自動播放
is_loop_play=True # 是否循環(huán)播放
)
根據(jù)提供的數(shù)據(jù)繪制動態(tài)柱狀圖
我們顯示出1960年-2014年全國GDP數(shù)據(jù)前八的國家和數(shù)據(jù)。

這里提供的數(shù)據(jù)比較簡單,我們只需要將第一行無用的數(shù)據(jù)刪除,然后再將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為我們繪制柱狀圖需要的數(shù)據(jù)就好了。
讀取并刪除無用數(shù)據(jù)
f = open("D:/桌面/1960-2019全球GDP數(shù)據(jù).csv","r",encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
f.close()
data_lines.pop(0)GB2312 編碼是中文編碼格式
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典
data_dict = {}
for line in data_lines:
data_list = line.split(",") # 每一行以逗號分割,返回一個列表
year = data_list[0]
country = data_list[1]
GDP = float(data_list[2][:-1]) # 每一行最后有一個換行符
# 這里需要做出異常判斷,因為當我們第一次插入數(shù)據(jù)的時候并沒有容器來裝這些數(shù)據(jù)
try:
data_dict[year].append((country, GDP))
except:
data_dict[year] = []
data_dict[year].append([country, GDP])創(chuàng)建柱狀圖并添加到時間線中
sorted_year_line = sorted(data_dict.keys()) # 按時間順序排序
timeline = Timeline({"scheme":ThemeType.LIGHT}) # 在創(chuàng)建時間線的時候傳入scheme參數(shù)可以設(shè)置時間線的主題,也就是柱狀圖的顏色
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前八的數(shù)據(jù)
for data in year_data:
x_data.append(data[0])
y_data.append(data[1] / 100000000)
bar = Bar()
x_data.reverse()
y_data.reverse() # 讓GDP排名第一的數(shù)據(jù)在最上面,所以我們將x_data 和 y_data中的數(shù)據(jù)反轉(zhuǎn)一下
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP(億)",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis() # 將x軸和y軸翻轉(zhuǎn)
bar.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全國GDP數(shù)據(jù)前八")
)
timeline.add(bar,year)配置選項并生成帶有數(shù)據(jù)的折線圖
timeline.add_schema(
play_interval=1000,
is_timeline_show=True,
is_auto_play=True,
is_loop_play=False
)
timeline.render("1960-2014年全國GDP數(shù)據(jù)前八.html")
到此這篇關(guān)于利用python繪制帶有時間線的柱狀圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python時間線柱狀圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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