Python动态柱状图的绘制

lsekfe

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：