python 数据可视化-动态柱状图_python 动态柱状图

sorted 是内置函数，可以对任何可迭代的对象进行排序，并返回一个排序后的列表。它不会修改原对象，而是返回一个新的列表。
sort 是列表对象的方法，仅能对列表对象进行排序，并修改原对象，没有返回值。
列表的sort方法

列表.sort(key = 选择排序依据的函数, reverse = True|False)

• 参数key：要求传入一个函数，表示将列表的每一个元素都传入函数中，返回排序的以及
• 参数reverse，是否反转排序结果，True表示降序，False表示升序

# 准备列表
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11]]

# # 排序，基于带名函数
# def choose_sort_key(element):
#     return element[1]
#
#
# my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)

# 排序，基于lambda匿名函数
my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
print(my_list)

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动态柱状图示例：

from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取数据
f = open("D:/桌面/python/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")
# .readlines() 打开是一个列表
data_lines = f.readlines()
# 关闭文件
f.close()
# 删除第一条数据
data_lines.pop(0)

# 将数据转化为字典存储
# 定义一个字典对象
# 格式为：{1960: [[美国, 123], [中国, 321]....], 1961:[[美国, 123], [中国, 321]....]......}
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
    # 数据格式化
    try:
        data_dict[year].append([country, gdp])
    # 如果没有key， 就捕获异常，新建一个列表
    except KeyError:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, gdp])

# print(data_dict)

# 创建时间线对象
# 设置颜色格式
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})

# 排序年份
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:
    # 通过gdp进行排序
    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
    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

    # 构建柱状图
    bar = Bar()
    # 调转x和y轴数据完成从大到小
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    
    bar.add_xaxis(x_data)
    # 设置数值标签在右侧 label_opts=LabelOpts(position="right")
    bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))
    # 反转x，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")
    )
    
    # 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_auto_play=True,
    is_loop_play=False
)

# 绘图
timeline.render("1960-2019全球GDP前八国家.html")
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运行结果示例：