前言
我们已经学习了使用 pyecharts 包中的模块和相应的方法绘制了折线图和地图，那么今天我将为大家分享如何绘制带有时间线的柱状图。
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。这里提供的数据大家可以私信我找我要。
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")
