基础柱状图构建

通过Bar构建基础柱状图

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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", "英国"])
# 添加y轴的数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])
# 绘图
bar.render("基础柱状图.html")

反转x和y轴

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# 构建柱状图对象
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xy轴
bar.reversal_axis()
# 绘图
bar.render("基础柱状图.html")

数值标签在右侧

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# 构建柱状图对象
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xy轴
bar.reversal_axis()
# 绘图
bar.render("基础柱状图.html")

总结

  1. 通过Bar()创建一个柱状图对象
  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

Demo

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"""
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 设置数值标签在右侧
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
# 反转x轴和y轴
bar.reversal_axis()
# 绘图
bar.render("基础柱状图.html")

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

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from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
bar1 = Bar()
bar1.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar1.add_yaxis("GDP", [30, 30, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis()
bar2 = Bar()
bar2.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar2.add_yaxis("GDP", [50, 30, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.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, "2021年GDP")
timeline.add(bar2, "2022年GDP")
# 通过时间线绘图
timeline.render("基础柱状图-时间线.html")

自动播放

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# 设置自动播放
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
)

时间线设置主题

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from pyecharts.globals import ThemeType
# 创建时间线对象
timeline = Timeline(
	{"theme": ThemeType.LIGHT}
)
编号 颜色 备注
ThemeType.WHITE 红蓝 默认颜色等同于bar = Bar()
ThemeType.LIGHT 蓝黄粉 高亮颜色
ThemeType.DARK 红蓝 黑色背景
ThemeType.CHALIK 红蓝 绿 黑色背景
ThemeType.ESSOS 红黄 暖色系
ThemeType.INFOGRAPHIC 红蓝黄 偏亮
ThemeType.MACARONS 紫绿
ThemeType.PURPLE_PASSION 粉紫 灰色背景
ThemeType.ROMA 红黑灰 偏暗
ThemeType.ROMANTIC 红粉蓝 淡黄色背景

Demo

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"""
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, 20], 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, 50], 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, 60], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()
# 构建时间线对象 主题设置
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})
# 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")

动态GDP柱状图绘制

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

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# 如下嵌套列表，要求对外层列表进行排序，排序的依据是内层列表的第二个元素数字
# 以前学习的sorted函数就无法使用了，可以使用列表的sort方法
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11]]
# 定义排序方法
def choose_sort_key(element):
	return element[1]
my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)
print(my_list)

匿名lambda模式

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# 如下嵌套列表，要求对外层列表进行排序，排序的依据是内层列表的第二个元素数字
# 以前学习的sorted函数就无法使用了，可以使用列表的sort方法
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11]]
my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
print(my_list)

Demo

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

运行结果

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[['b', 55], ['a', 33], ['c', 11]]
[['b', 55], ['a', 33], ['c', 11]]

数据处理

需求分析

  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

处理数据

将数据转换为字典存储，格式为：

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{年份：[[国家, gdp], [国家, gdp], ......], 年份：[[国家, gdp],[国家, gdp],......], ......}
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# 构建字典存数据，格式{年份：[["美国", 123], ["中国", 123], ......], 年份：[[], [], ......], ......}
data_dict = {}
for line in lines:
    year = int(line.split(",")[0])
    country = line.split(",")[1]
    gdp = float(line.split(",")[2])
    try:
        data_dict[year].append((country, gdp))
    except KeyError:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append((country, gdp))

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"""
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:/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", 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])
# print(data_dict[1960])
# 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))
# for循环每一年的数据，基于每一年的数据，创建每一年的bar对象
# 在for中，将每一年的bar对象添加到时间线中
# 设置时间线自动播放
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
)
# 绘图
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")