数据可视化：动态柱状图-编程知识

终于来到最后一个数据可视化的文章拿啦~~~

在这里学习如何绘制动态柱状图

我先整个活

(๑′ᴗ‵๑)Ｉ Lᵒᵛᵉᵧₒᵤ❤

什么是pyecharts？

答：

Python的Pyecharts软件包。它是一个用于Python数据可视化和图表绘制的库，可用于制作各种图表和可视化结果，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。Pyecharts使用JavaScript的ECharts库进行底层绘制，因此它提供了易于使用的Python界面和大量的示例代码。同时，Pyecharts还支持在Jupyter notebook中的实时交互和动态展示，使其非常适合于数据分析和数据可视化。

1.案例效果

2.创建基础柱状图

（1）通过Bar对象构建柱状图

（2）反转X,Y轴

（3）将数据置于右侧

（4）整体代码示例

"""构建基础柱状图
"""
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
bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加Y轴
# 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("普通柱状图.html")

3.创建基础时间柱状图

（1）创建时间线

（2）设置自动播放

（3）设置时间线的主题

（4）整体代码

"""基础时间柱状图
"""
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.globals import ThemeTypebar1 = 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, 50, 100],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
bar3.add_yaxis("GDP",[1000, 600, 300],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()# 构建时间线对象
timeline = Timeline(# 设置时间线的主题{"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")# 设置自动播放
timeline.add_schema(# 时间间隔play_interval=1000,# 是否显示时间线is_timeline_show=True,# 是否自动播放is_auto_play=True,# 是否循环自动播放is_loop_play=True
)# 有了时间线之后绘图需要使用时间线对象绘图
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

4.GDP动态柱状图的绘制

（1）补充知识：列表的sort方法

sort()是Python中用于排序列表的内置函数。使用sort()方法可以对列表进行升序排列或降序排列。

sort()函数有两种用法：

1. 对列表进行升序排列：

my_list = [2, 5, 1, 9, 4]my_list.sort()print(my_list) # 输出 [1, 2, 4, 5, 9]

2. 对列表进行降序排列：

my_list = [2, 5, 1, 9, 4]my_list.sort(reverse=True)print(my_list) # 输出 [9, 5, 4, 2, 1]

3.sorted

另外，之前学习过sorted()函数对列表进行排序，不同的是，sorted()函数不会修改原始列表，而是返回一个新的已排序的列表。

例如：

my_list = [2, 5, 1, 9, 4]
sorted_list = sorted(my_list)
print(my_list) # 输出 [2, 5, 1, 9, 4]
print(sorted_list) # 输出 [1, 2, 4, 5, 9]

注：sort()和sorted()函数都是在原始列表的基础上进行排序，因此会对原始列表做出修改或返回一个新的已排序的列表。如果不想对原始列表进行修改，可以先对原始列表进行复制再进行排序。

4.使用方法

（2）数据处理

1.需求分析

2.处理数据

"""GDP动态柱状图绘制
"""
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType# 读取数据
f = open("D:\\IOText\\DataDoing\\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)
# 将数据转化为字典存储，格式
# 年份: [[国家，gdp],[国家，gdp]]
# 定义字典对象存储
data_dict = {}
for line in data_lines:year = int(line.split(",")[0])country = line.split(",")[1]GDP = float(line.split(",")[2])# 判断年份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,由小到大
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:# 由高到低排序data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)# 取GDP前八的year_data_before8 = data_dict[year][0:8]x_data = []y_data = []for country_GDP in year_data_before8:# x轴添加国家x_data.append(country_GDP[0])# y轴添加GDPy_data.append(country_GDP[1] / 100000000)bar = Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis("GDP(亿元)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))# 翻转xy轴bar.reversal_axis()# 设置每一年的图标的标题bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前八GDP"))# 加入时间线timeline.add(bar, str(year))# 设置
timeline.add_schema(play_interval=1000,is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=True
)# 创建图
timeline.render("1960~2019年全球GDP前八国家.html")