Python之数据可视化
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目录
一 时间线动态图表
二 动态GDP柱状图
2-1 数据处理
2-2 创建图像
一 时间线动态图表
什么是时间线动态图？
随着时间的推移图像跟着发生变化的图表被成为时间线动态图。如下图所示：
那么我们如何创建这种图像呢？
1.创建时间线
Timeline()--时间线
时间线就是创建一个一维的x轴，轴上的每一个点就是一个图表对象。
导入包：
from pyecharts.charts import Timeline
创建时间轴对象：
# 创建时间轴对象 timeline = Timeline()
2.创建多个bar图像
我们知道要想实现动态的图标就需要多个图像放在时间轴上移动，那么我们就需要创建这些图标对象。
导入包：
from pyecharts.charts import Bar
创建多个bar图表：
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",[50,60,50],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()
bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[60,0,70],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()
3.将图标添加到时间轴上
# 在时间轴上添加图表
timeline.add(bar1,"点一")
timeline.add(bar2,"点二")
timeline.add(bar3,"点三")
# 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")
4.运行效果
如图所示，不同时间段的图标不同：
5. 设置自动播放
可是我们可以发现时间图不会自动播放，需要我们点击去进行一张一张查看：那么先显然还提供的有别的方法实现自动播放的动态效果：
6.设置时间线主题
我们可以根据自己的喜好来设置时间柱状图上图标的颜色。
导入包：
from pyecharts.globals import ThemeType
创建时间轴对象，并设置主题：
timeline = Timeline(
{"them":ThemeType.LIGHT}
)
主题色如下：
效果展示：
全部代码
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",[50,60,50],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()
bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[60,80,70],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()
# 创建时间轴对象
timeline = Timeline()
# 在时间轴上添加图表
timeline.add(bar1,"点一")
timeline.add(bar2,"点二")
timeline.add(bar3,"点三")
# 自动播放设置
timeline.add_schema(
play_interval=1000, # 时间间隔1000毫秒切图
is_timeline_show=True, # 自动播放时显示时间线
is_auto_play=True, # 自动播放
is_loop_play=True # 循环播放
)
# 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")
运行效果
二 动态GDP柱状图
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，是要求传入的一个函数，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，是反转排序的结果，True表示降序，False表示升序。
用法示例
需求分析
1.因为我们要实现的是各个国家的GDP由于不同年份各个国家的GDP不一样，我们只显示前八位，因此我们这里要用到列表的sort排序的方法。
2.标题也会随着年份的改变而改变。
3.GDP的单位比较大，处理单位为亿级。
2-1 数据处理
我们首先将数据转换为字典储存，格式为：
{年份：[[国家，GDP],[国家，GDP],[国家，GDP],[国家，GDP],]，年份：[[国家，GDP],[国家，GDP],[国家，GDP],[国家，GDP],]}
数据如下
2-2 创建图像
我们每次创建图像只创建GDP前8位的，所以我们可以先取出年份，将年份升序排序，然后再到不同的年份中，取出该年份GDP前8位的国家，生成他们的图表添加到时间轴上。
代码
from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import *
# 读取数据
f = open("D:/1960-2019全球GDP数据.csv","r",encoding="GB2312")
datalines = f.readlines() # 一次性读取返回的是列表，每一行数据为一个元素
# 关闭文件
f.close()
# 删除第一行数据
datalines.pop(0)
# 将数据转换为字典
data_dict = {}
for line in datalines:
year = int(line.split(",")[0]) # 年份
country = line.split(",")[1] # 国家名称
gdp = float(line.split(",")[2]) # GDP数据
# 判断字典里面有没有年份的key
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) # True表示降序（谁的GDP高谁在上面）
# 取出本年份前八名的国家
year_data = data_dict[year][0:8]
# 准备x,y轴的数据
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
# 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,y轴
bar.reversal_axis()
# 设置标题
bar.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前八GDP数据")
)
# 将图表添加到时间线上，第一个参数为图表对象，第二个参数为时间点的名称
timeline.add(bar,str(year))
# 设置自动播放
timeline.add_schema(
play_interval=1000,
is_timeline_show=True,
is_auto_play=True,
is_loop_play=False
)
# 绘图
timeline.render("1960-2019年全球GDP前8国家.html")
运行效果
GDP动态图
