数据可视化- 动态柱状图

更新时间: 2024-03-26 23:27:00

# 通过Bar构建基础柱状图

"""
演示基础柱状图的开发
"""
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
# 使用Bar构建基础柱状图
bar = Bar()
# 翻转x轴和y轴
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar.add_yaxis("GDP",[30,20,10], label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar.reversal_axis()
# 设置数值标签在右侧
bar.render()

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# 基础时间线柱状图

"""
演示带有时间线的柱状图开发
"""
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts

bar1 = Bar()
bar1.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar1.add_yaxis("GDP",[30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis()


bar2 = Bar()
bar2.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar2.add_yaxis("GDP",[50, 15, 5], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()


bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[70, 10, 0], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()

# 构建时间线对象
timeline = Timeline()
# 在时间线添加柱状图对象
timeline.add(bar1, "点1")
timeline.add(bar2, "点2")
timeline.add(bar3,"点3")
# 绘图是用时间线对象绘图，而不是bar对象了
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

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# 自动播放

# 自动播放设置
timeline.add_schema(
    play_interval=1000, # 自动播放的时间间隔，单位毫秒
    is_timeline_show=True, # 是否在自动播放的时候显示时间线
    is_auto_play=True, # 是否自动播放
    is_loop_play= True # 是否循环自动播放
)

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# 时间线设置主题

from pyecharts.globals import ThemeType

# 创建时间线对象
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})

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# GDP动态柱状图绘制

# 需求分析

简单分析后，发现效果图中需要：

GDP数据处理为亿级
有时间轴，按照年份为时间轴的点
x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家
有标题，标题的年份会动态更改
设置了主题为LIGHT

# 处理数据

将数据转换为字典存储，格式为：
{年份:[[国家,gdp],[国家,gdp],....], 年份:[[国家,gdp],[国家,gdp],....],....}

# 完整代码

"""
GDP动态柱状图开发
"""
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取数据
f = open("D:/python/python-learn/资料/可视化案例数据/动态柱状图数据/1960-2019全球GDP数据.csv", encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
# 关闭文件
f.close()
# 删除第一条数据
data_lines.pop(0)
# 将数据转换为字典存储，格式为：
# {年份:[[国家,gdp],[国家,gdp],....], 年份:[[国家,gdp],[国家,gdp],....],....}
# 先定义一个字典对象
data_dict = {}
for line in data_lines:
    year = int(line.split(",")[0]) # 年份
    country = line.split(",")[1] # 国家
    gdp = float(line.split(",")[2]) # gdp数据
    # 如何判断字典里面有没有指定的key呢？
    try:
        data_dict[year].append([country, gdp])
    except KeyError:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, gdp])

# 创建时间线对象
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})
# 排序年份
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element:element[1], reverse=True)
    # 取出本年份前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]) # x轴添加国家
        y_data.append(country_gdp[1] / 100000000) # y轴添加gdp数据

    # 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()
    # 设置每一年的图表的标题
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8GDP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
)

timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")

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