Python基础综合案例-数据可视化(柱状图)-编程知识

Python基础综合案例-数据可视化(柱状图)

今天给大家带来的是Python综合实战开发的数据可视化操作
通过python实现对数据的分析、可视化

数据来源:线上公布数据，需要可私信

前期准备工作：Python可视化准备工作
前期模块安装等前期基础的准备工作大家可以看我之前的文章讲解，有问题可以私信或评论区联系我

1. 基础的柱状图开发学习

1.1 基础文档演示

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Fakerc = (Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A", Faker.values()).add_yaxis("商家B", Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题")).render("bar_base.html")
)

代码运行效果：
在这里插入图片描述

1.2 基础实践

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轴数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
# 反转x和y轴
bar.reversal_axis()
# 绘图
bar.render("基础柱状图.html")

代码运行效果：
在这里插入图片描述

2. 实际开发尝试

2.1 以时间线为基准的柱状图

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, 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
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对象了
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

代码运行展示：
在这里插入图片描述

演示视频：

Python数据可视化-基于时间线的柱状图开发

2.2 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:\全球GDP数据1960-2019.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], ......  ], ...... }
# { 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[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,is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=False
)
# 绘图
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")