python 动态柱状图典型案例

淩亂°似流年 2024-04-17 11:37 60阅读 0赞

> 我是将[黑马程序员][Link 1]中的这一案例做了个深入的分析

## 前言 ##

这里利用到了包pyecharts中的模块charts，options，globals等，来创建和修饰图表。本案例包含了列表的排序、字典的新增、单独取出key的值等，简洁的来说就是数据的处理。

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> 数据：python动态图数据  
> [https://www.alipan.com/s/sUSUZoN3qqU][https_www.alipan.com_s_sUSUZoN3qqU]

## 代码 ##

# 导入包和功能，Bar和Timeline(时间线)
    from pyecharts.charts import Bar, Timeline
    from pyecharts.options import *
    from pyecharts.globals import *
    
    # 打开文件
    f=open("E:/Hui/大一/2.派森基础学习/资料/资料/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")
    # 以列表的形式读取
    lines=f.readlines()
    # 删除第一行数据
    lines.pop(0)
    
    # 新建一个空白的字典存放数据
    data_dict={
        }
    # 利用循环语句输出列表内容
    for line in lines:
        # 利用逗号分割出单个内容，取出年份的数据
        year=int(line.split(",")[0])
        # 利用逗号分割出单个内容，取出国家的数据
        country= line.split(",")[1]
        # 利用逗号分割出单个内容，取出gdp的数据
        gdp=float(line.split(",")[2])
    
        # 判断字典中是否有year，如果没有则为字典添加数据
        try:
            data_dict[year].append((country,gdp))
        except KeyError:
            # 添加year的数据，形式为 {key：[country,gdp]}
            data_dict[year]=[]
            data_dict[year].append((country,gdp))
    
    # 取出key的值，排序年龄，从1960年开始
    sorted_year_list=sorted(data_dict.keys())
    # 设置时间线 并更改主题为LIGHT
    timeline= Timeline({
        "time":ThemeType.LIGHT})
    # 利用for循环输出年份 从1960开始
    for year in  sorted_year_list:
        # 给国家后的gdp数值排序，利用的是匿名函数lambda
        data_dict[year].sort(key=lambda element :element[1],reverse=True)
        # 输出前八个国家的数据 利用的是序列的方法
        year_data=data_dict[year][0:8]
        # 定义两个空的列表
        countrys = []
        gdps = []
        for country_gdp in year_data:
            # 取出国家的名称和gdp的数值且以亿的单位
            countrys.append(country_gdp[0])
            gdps.append(int(country_gdp[1]/100000000))
        # 创建图表，绘制柱状图，每个年份的柱状图
        bar=Bar()
        # 反转数值
        countrys.reverse()
        gdps.reverse()
        # 设置属性标题
        bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{
          year}年全球前8 GDP国家"))
        # 给x轴添加数据
        bar.add_xaxis(countrys)
        # 给y轴添加数据
        bar.add_yaxis("GDP亿",gdps,label_opts=LabelOpts(position="right"))
        # 反转x和y轴
        bar.reversal_axis()
        # 创建时间轴 以年份
        timeline.add(bar,str(year))
    # 给时间线设置效果
    timeline.add_schema(
            play_interval=500,
            is_timeline_show=True,
            is_auto_play=True,
            is_loop_play=False
        )
    # 创建图表，以时间线为创建图表
    timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")

## 效果： ##

![在这里插入图片描述][6ec0dd9df393475f8a24949a8b3ac1a7.png]

[Link 1]: https://www.bilibili.com/video/BV1qW4y1a7fU?p=110&vd_source=503fc131f183cd6c664b27d8beda0d1a
[https_www.alipan.com_s_sUSUZoN3qqU]: https://www.alipan.com/s/sUSUZoN3qqU
[6ec0dd9df393475f8a24949a8b3ac1a7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/433837bec52c44359641239afba07b66.png