Python Pyecharts柱状横向动态图-全球GDP比较

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Python Pyecharts柱状横向动态图

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前言

这篇博客针对<>编写代码，主要功能包括了数据导入，横向柱状图，动态播放。代码整洁，规则，易读。 应用推荐首选。

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文章目录

        一、所需工具软件

        二、使用步骤

                1. 引入库

                2. 导入数据

                3. 图像动态播放

                4. 运行结果

         三、在线协助

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一、所需工具软件

          1. Python3.6以上

          2. Pyecharts

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

# 导入所用到的相关python包
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.options.global_options import ThemeType
from pyecharts import options as opts

2.数据导入

代码如下（示例）：

# 读取数据，这个1960-2019全球GDP数据.csv文件需要自己建立，具体数据放在文章下面
f = open("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：
# { 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])  # 如果data_dict[year]已经存在则直接添加

3.图像动态播放： 

   # 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
    # 构建柱状图
    bar = Bar(
        #opts.InitOpts(bg_color='rgba(0, 0, 0, 1.0)',), #背景色不用
        

    )

    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right")
                  ,itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#00ca95'), #bar颜色

    )

    #print(bar.options['color'])
    # 反转x轴和y轴

    bar.set_global_opts(
        title_opt=TitleOpts(title=f"全球前8GDP数据 {year}年", 
                             #subtitle=f"{year}年",
                             title_textstyle_opts=dict(color='#38EA66'), # 设置标题字体颜色
                             pos_left = 'left',  # 标题展示位置
                             
                            ),

    # visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
    #     is_show=True,
    #     min_=50,
    #     max_=200,
    #     range_color=['green', 'yellow', 'red'])


    )
    # 在for中，将每一年的bar对象添加到时间线中
    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_loop_play=False
)


# 绘图，运行后会生成一个1960-2019全球GDP前8国家.html文件，在浏览器打开即可
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")

4.运行结果如下： 

 

三、在线协助： 

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部微信名片，由专业技术人员远程协助！