python数据可视化(全球GDP动态柱状图开发)
开发工具:pycharm、pyecharts模块
(项目数据见文末参考内容)
"""
演示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("资料/资料/可视化案例数据/动态柱状图数据/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)
# 将数据转换为字典存储,格式为:
# {1960:[[美国,123],[中国,321],......],1961:[[美国,123],[中国,321],......]...}
# 先定义一个字典,将数据按格式存储字典对象内部
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
try: # 如果字典有该年份的列表元素,则追加,否则创建一个空的再追加
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
# 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
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Top8的国家的数据
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]) # 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))
# 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")
效果图如下(轮播1960-2019年的柱状图):
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-479745.html
参考内容:
项目数据(https://mp.csdn.net/mp_download/manage/download/UpDetailed)
python语法-pyecharts
黑马程序员-python基础文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479745.html
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