Python学习路线 - Python语言基础入门 - Python基础综合案例 - 数据可视化 - 动态柱状图

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    • 基础柱状图构建
      • 案例效果
      • 通过Bar构建基础柱状图
      • 反转x和y轴
      • 数值标签在右侧
    • 基础时间线柱状图绘制
      • 创建时间线
      • 创建时间线
      • 自动播放
      • 时间线设置主题
    • 动态GDP柱状图绘制
      • 需求分析
      • 列表的sort方法
        • 带名函数形式
        • 匿名lambda形式
      • 处理数据
      • 准备时间线
      • 自动播放和绘图
      • 最终结果

基础柱状图构建

案例效果

通过pyecharts可以实现数据的动态显示，直观的感受1960~2019年全世界各国GDP的变化趋势
在这里插入图片描述

通过Bar构建基础柱状图

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代码演示：

"""
演示基础柱状图的开发
"""
from pyecharts.charts import Bar
# 使用Bar构建基础柱状图
bar = Bar()
# 添加x轴的数据
bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加y轴的数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])

bar.render("基础柱状图.html")

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反转x和y轴

在这里插入图片描述
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代码示例：

"""
演示基础柱状图的开发
"""
from pyecharts.charts import Bar
# 使用Bar构建基础柱状图
bar = Bar()
# 添加x轴的数据
bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加y轴的数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])

# 反转x轴和y轴
bar.reversal_axis()
bar.render("基础柱状图.html")

在这里插入图片描述

数值标签在右侧

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在这里插入图片描述

代码示例：

"""
演示基础柱状图的开发
"""
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
# 使用Bar构建基础柱状图
bar = Bar()
# 添加x轴的数据
bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加y轴的数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))

# 反转x轴和y轴
bar.reversal_axis()


# 设置数值标签在右侧

# 绘制
bar.render("基础柱状图.html")

在这里插入图片描述
总结：
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

基础时间线柱状图绘制

创建时间线

  • Timeline() - 时间线
    柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中【有多少？】这个问题。这是柱状图的主要特点，同时柱状图很难动态的描述一个趋势性的数据。这里pyecharts为我们提供了一种解决方案-时间线

如果说一个Bar、Line对象是一张图表的话，时间线就是创建一个一维的x轴，轴上每一个点就是一个图表对象
在这里插入图片描述

创建时间线

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
代码演示：

"""
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, 30, 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, 50, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()

bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar3.add_yaxis("GDP", [70, 60, 50], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()

# 构建时间线对象
timeline = Timeline()
# 在时间线内添加柱状图对象
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
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

在这里插入图片描述

自动播放

在这里插入图片描述
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代码演示：

"""
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, 30, 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, 50, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()

bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar3.add_yaxis("GDP", [70, 60, 50], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()

# 构建时间线对象
timeline = Timeline()
# 在时间线内添加柱状图对象
timeline.add(bar1, "点1")
timeline.add(bar2, "点2")
timeline.add(bar3, "点3")

# 自动播放设置
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)
# 绘图是用时间线对象绘图，而不是bar对象
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

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时间线设置主题

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代码示例：

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

bar1 = Bar()
bar1.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar1.add_yaxis("GDP", [30, 30, 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, 50, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()

bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar3.add_yaxis("GDP", [70, 60, 50], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()

# 构建时间线对象
timeline = Timeline({"theme" : ThemeType.WHITE})  # 主题设置
# 在时间线内添加柱状图对象
timeline.add(bar1, "点1")
timeline.add(bar2, "点2")
timeline.add(bar3, "点3")

# 自动播放设置
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)
# 绘图是用时间线对象绘图，而不是bar对象
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

在这里插入图片描述

总结：
1.什么是时间线？
在这里插入图片描述

from pyecharts.charts import Timeline
timeline = Timeline()
2.自动播放
在这里插入图片描述

3.如何设置主题
timeline = Timeline({“theme”: ThemeType.LIGHT})
在这里插入图片描述

动态GDP柱状图绘制

需求分析

在这里插入图片描述
简单分析后，发现最终效果图中需要：
1.GDP数据处理为亿级
2.有时间轴，按照年份为时间轴的点
3.x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家
4.有标题，标题的年份会动态更改
5.设置了主题为LIGHT

列表的sort方法

在前面我们学习过sorted函数，可以对数据容器进行排序。
在后面的数据处理中，我们需要对列表进行排序，并指定排序规则，sorted函数就无法完成了。
我们补充学习列表的sort方法。
使用方式：
列表.sort(key=选择排序依据的函数, reverse=True|False)

  • 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
带名函数形式

在这里插入图片描述

匿名lambda形式

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
代码示例：

"""
扩展列表的sort方法
在学习了将函数作为参数传递后，我们可以学习列表的sort方法来对列表进行自定义排序
"""

# 准备列表
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11]]

# 排序，基于带名函数
def choose_sort_key(element):
    return element[1]

# my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)

# 排序，基于lambda匿名函数
my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)

print(my_list)

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处理数据

  • 读取数据，删除第一条数据
    在这里插入图片描述

  • 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], … ], … }
    在这里插入图片描述

准备时间线

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自动播放和绘图

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最终结果

在这里插入图片描述

代码示例：

"""
演示第三个图表：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/可视化案例数据/动态柱状图数据/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
print(type(data_lines))
# print(data_lines)
# 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], ......  ], ...... }
# { 1960: [ [美国, 123], [中国,321], ......  ], 1961: [ [美国, 123], [中国,321], ......  ], ...... }
# 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])

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

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

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