前言

我们已经学习了使用 pyecharts 包中的模块和相应的方法绘制了折线图和地图，那么今天我将为大家分享如何绘制带有时间线的柱状图。

如何绘制柱状图

绘制柱状图跟绘制折线图的步骤是大致相同的。

python 中绘制柱状图依赖于 pyecharts.charts 模块下的 Bar 方法。

from pyecharts.charts import Barbar = Bar()x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data)bar.render("柱状图.html")

我们还可以将横坐标与纵坐标颠倒一下，来使数据的展示更加的形象。

使用 bar.reversal_axis() 反转x轴和y轴。

这里数据显示在柱状图中，我们看的不是很方便，我也也可以通过设置系列配置选项来使数据显示在柱状图的右侧。

bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))

所以我们经过完善后的整体代码是：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOptsbar = Bar()x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴bar.render("柱状图.html")

添加时间线

通过添加时间线我们可以看到多种不同的数据，每一个时间其实就是一个柱状图，时间线是由一个一个的柱状图组成的。

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts,TitleOptsbar1 = Bar()
bar2 = Bar()
bar3 = Bar()x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data1 = [10,20,30]
y_data2 = [20,30,40]
y_data3 = [40,50,70]bar1.add_xaxis(x_data)
bar1.add_yaxis("GDP",y_data1,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar1.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2021年GDP"))bar2.add_xaxis(x_data)
bar2.add_yaxis("GDP",y_data2,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar2.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2022年GDP"))bar3.add_xaxis(x_data)
bar3.add_yaxis("GDP",y_data3,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar3.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2023年GDP"))timeline = Timeline()
timeline.add(bar1,"2021")
timeline.add(bar2,"2022")
timeline.add(bar3,"2023")timeline.render("2021-2023中美英三国GDP.html")

如果我们要让动态柱状图动起来的话，我们需要设置配置选项。

timeline.add_schema(play_interval=1000,  # 每个柱状图播放间隔时间，单位（毫秒）is_timeline_show=True,  # 是否显示时间线，默认显示is_auto_play=True,  # 是否自动播放is_loop_play=True  # 是否循环播放
)

根据提供的数据绘制动态柱状图

我们显示出1960年-2014年全国GDP数据前八的国家和数据。这里提供的数据大家可以私信我找我要。

这里提供的数据比较简单，我们只需要将第一行无用的数据删除，然后再将这些数据转换为我们绘制柱状图需要的数据就好了。

读取并删除无用数据

f = open("D:/桌面/1960-2019全球GDP数据.csv","r",encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()f.close()data_lines.pop(0)

GB2312 编码是中文编码格式

将数据转换为字典

data_dict = {}
for line in data_lines:data_list = line.split(",")  # 每一行以逗号分割，返回一个列表year = data_list[0]country = data_list[1]GDP = float(data_list[2][:-1])  # 每一行最后有一个换行符# 这里需要做出异常判断，因为当我们第一次插入数据的时候并没有容器来装这些数据try:data_dict[year].append((country, GDP))except:data_dict[year] = []data_dict[year].append([country, GDP])

创建柱状图并添加到时间线中

sorted_year_line = sorted(data_dict.keys())  # 按时间顺序排序
timeline = Timeline({"scheme":ThemeType.LIGHT})  # 在创建时间线的时候传入scheme参数可以设置时间线的主题，也就是柱状图的颜色for year in sorted_year_line:x_data = []y_data = []data_dict[year].sort(key=lambda element : element[1],reverse=True)year_data = data_dict[year][0:8]  # 取GDP前八的数据for data in year_data:x_data.append(data[0])y_data.append(data[1] / 100000000)bar = Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()  # 让GDP排名第一的数据在最上面，所以我们将x_data 和 y_data中的数据反转一下bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis("GDP(亿)",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))bar.reversal_axis()  # 将x轴和y轴翻转bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全国GDP数据前八"))timeline.add(bar,year)

配置选项并生成带有数据的折线图

timeline.add_schema(play_interval=1000,is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=False
)
timeline.render("1960-2014年全国GDP数据前八.html")