python基础综合案例（数据可视化-动态柱状图）

1.基础柱状图的构建

打开浏览器，你会发现这是一个动态图，会随着时间变化而变化

具体效果大家可以看我主页有个动态柱状图视频

本质上来说，是和我们构建一个折线统计图差不多的，只是把对象换了一下

如果我们需要反转x和y轴，可以输入以下代码

# 反转x轴和y轴
bar.reversal_axis()

鼠标滑动即可看到具体数据

就这样数值标签变到了右边

# 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轴数据
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
# 添加y轴数据 # 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")

总结：

·通过Bar()构建一个柱状图对象

·和折线图一样，通过add_xaxis()和add_yaxis()添加x和y轴数据

·通过柱状图对象的：reversal_axis()，反转x和y轴

·通过label_opts=LabelOpts(position="right")设置数值标签在右侧显示

2.基础时间线柱状图

这个就是一个时间线

其实就是给点1一个柱状图，点2一个柱状图，随着点1到点2，柱状图也改变

时间线就是在x轴上提供很多个点，每一个点都是一个图表

这样我们就得到了一个基础的时间线

自动播放

自动播放无法放视频就不演示了，大家自行探索

别人的是红色的，而我的是蓝色的，那么怎么改颜色呢

如何设置主题

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",[30,20,20],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis()

bar2 = Bar()
bar2.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar2.add_yaxis("GDP",[50,50,10],label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()

bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[70,60,55],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")
# 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")
# 自动播放设置
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
)

3.GDP动态柱状图绘制

列表的sort方法

就是将元素传入函数中，然后看他返回什么，将返回值作为排序的依据，比如这个返回了每一个元素的下标1（下标0就是第一个字母），就是告诉我们按照每一个元素的下标1来排序

数据处理

这是一个数据例子,我们通过记事本将其打开

发现是一个由逗号分隔的数据

注意看它的格式不是UTF-8而是ANSI，ANSI就是根据我们操作系统默认的语言版本来的，默认的中文编码是GB2312

这个gdp它里面有的数据太大，所以使用科学计数法，我们要把科学计数法给他强制转换成float，也就是浮点数

gdp = float(line.split(",")[2])

就像这样

当你定义一个空字典，取字典运行会报错

如果字典里面有这个key，就不会报错

写一点检查运行一下

绘图

因为数据过多，我们可以通过for循环去循环我们的字典，然后每一年在循环里面都构建出来一个bar，一个柱状图的对象是不是就ok了

字典是无序的，我们需要去排序它

由于这一段不需要我们制定一个判断标准，所以使用sorted也可以

观察这个我们想办法把它设置成最高的在上面

x_data.reverse()
y_data.reverse()

只需要这样就可以把x轴数据反转，y轴数据反转

那么直接看代码！

# 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()
# 因为第一行数据是名字，没有用，所以要删除第一条数据
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],......],.......}
# 比如{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])
# 创建时间线对象
timeline = Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT})
# 排序年份 # 字典是无序的，需要我们处理排序
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
# 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
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1],reverse=True)
    # 取出本年份前八名的国家
    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
    # 构建柱状图对象
    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}年全球前八GDP数据")
    )
    timeline.add(bar,str(year))



# 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全国GDP前八国家.html")

具体的结果已经上传至主页，大家感兴趣可以去看看。