快速繪製動態排序圖 — Pyecharts 高階元件 Timeline 實現！
之前寫過一篇關於Python 製作 動態排序圖的教程，裡面利用的是 Matplotlib 中的 animation 函式，文章內容可參考動態排序圖的詳細製作教程，動態排序圖的最終部分效果如下：
今天文章將用另外一種Python 軟體包 Pyecharts，來實現類似效果，效果如下：
在整個動態圖的繪製過程，主要用到了 Pyecharts 的 Timeline 高階元件，該元件與 Matplotlib 中 animatation 函式原理相同，
把資料以時間作為唯一變數，在不同時間點下其它資料條目是不一樣的，一個時間點可以繪製一張視覺化圖表，把全部的視覺化圖表一幀一幀連線起來，通過幀與幀之間的資料差值變化，最終形成動態圖效果
而 Timeline 元件和 anaimation 函式在這裡承擔的角色就是 幀與幀之間視覺化圖表的拼接，以上原理介紹完了，接下來就來介紹一下具體怎麼使用 Timeline
Timeline 元件使用
**1，安裝 Pyecharts **
使用之前，請確保你已經安裝好 Pyecharts ，安裝方式直接利用pip 工具即可，命令如下：
pip install pyechartske
2，建立 Timeline 物件類
先建立一個 Timeline 物件，相當於一個容器，把後面繪製的每一幀視覺化報表圖放在裡面，然後根據放入先後順序合成一個類似動態圖的視訊
# 匯入所需要的庫函式 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Timeline from pyecharts.faker import Faker import random t1 = Timeline()# 建立 Timeline物件
3，迴圈繪製每一幀圖表，放入 Timeline
利用 for 或 while 迴圈語句，遵守 Pyecharts 語句建立每一幀時間對應的視覺化圖表，然後加入了前面建立的 Timeline() 元件中，這裡圖表以直方圖 Bar 為例
for i in range(1969,2020): attr1 = random.shuffle(list(attr)) bar = ( Bar() .add_xaxis(random.sample(attr, len(attr))) .add_yaxis('Data',Faker.values(),label_opts = opts.LabelOpts(position = 'right'), ) .set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = True,position = 'right')) .reversal_axis() .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts("{}".format(i), pos_left = '50%', ), legend_opts = opts.LegendOpts(pos_right = '10%')) ) t1.add(bar,'{}年'.format(i))
程式碼解讀，這裡以1969-2020 作為時間段，對每一個時間節點也就是某一年建立對應的 Bar 圖表，最後以t1.add(instance,str) 函式把對應時間點建立的圖表加入 Timeline 元件中，為了後面更好的展示動態效果，這裡把對 Bar 的座標軸做了逆置操作( reversal_axis() ),每一幀的效果預覽如下：
4，美渲染化圖表， html 檔案
另外，在 Timeline() 中 提供了函式add_schema() 用於美化元件樣式，例如 時間軸方向、符號、顏色、每一幀停留時間、播放鍵位置、是否現實 timeline 元件、元件位置 等屬性，函式使用介紹如下
def add_schema(
# 座標軸型別。可選：
# 'value': 數值軸，適用於連續資料。
# 'category': 類目軸，適用於離散的類目資料，為該型別時必須通過 data 設定類目資料。
# 'time': 時間軸，適用於連續的時序資料，與數值軸相比時間軸帶有時間的格式化，在刻度計算上也有所不同，
# 例如會根據跨度的範圍來決定使用月，星期，日還是小時範圍的刻度。
# 'log' 對數軸。適用於對數資料。
axis_type: str = "category",
# 時間軸的型別。可選:
# 'horizontal': 水平
# 'vertical': 垂直
orient: str = "horizontal",
# timeline 標記的圖形。
# ECharts 提供的標記型別包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond',
# 'pin', 'arrow', 'none'
# 可以通過 'image://url' 設定為圖片，其中 URL 為圖片的連結，或者 dataURI。
symbol: Optional[str] = None,
# timeline 標記的大小，可以設定成諸如 10 這樣單一的數字，也可以用陣列分開表示寬和高，
# 例如 [20, 10] 表示標記寬為 20，高為 10。
symbol_size: Optional[Numeric] = None,
# 表示播放的速度（跳動的間隔），單位毫秒（ms）。
play_interval: Optional[Numeric] = None,
# 表示播放按鈕的位置。可選值：'left'、'right'。
control_position: str = "left",
# 是否自動播放。
is_auto_play: bool = False,
# 是否迴圈播放。
is_loop_play: bool = True,
# 是否反向播放。
is_rewind_play: bool = False,
# 是否顯示 timeline 元件。如果設定為 false，不會顯示，但是功能還存在。
is_timeline_show: bool = True,
# 是否反向放置 timeline，反向則首位顛倒過來
is_inverse: bool = False,
# Timeline 元件離容器左側的距離。
# left 的值可以是像 20 這樣的具體畫素值，可以是像 '20%' 這樣相對於容器高寬的百分比，
# 也可以是 'left', 'center', 'right'。
# 如果 left 的值為'left', 'center', 'right'，元件會根據相應的位置自動對齊
pos_left: Optional[str] = None,
# timeline 元件離容器右側的距離。
# right 的值可以是像 20 這樣的具體畫素值，可以是像 '20%' 這樣相對於容器高寬的百分比。
pos_right: Optional[str] = None,
# Timeline 元件離容器上側的距離。
# left 的值可以是像 20 這樣的具體畫素值，可以是像 '20%' 這樣相對於容器高寬的百分比，
# 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
# 如果 left 的值為 'top', 'middle', 'bottom'，元件會根據相應的位置自動對齊
pos_top: Optional[str] = None,
# timeline 元件離容器下側的距離。
# bottom 的值可以是像 20 這樣的具體畫素值，可以是像 '20%' 這樣相對於容器高寬的百分比。
pos_bottom: Optional[str] = "-5px",
# 時間軸區域的寬度, 影響垂直的時候時間軸的軸標籤和軸之間的距離
width: Optional[str] = None,
# 時間軸區域的高度
height: Optional[str] = None,
# 時間軸的座標軸線配置，參考 `series_options.LineStyleOpts`
linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict, None] = None,
# 時間軸的軸標籤配置，參考 `series_options.LabelOpts`
label_opts: Optional[opts.LabelOpts] = None,
# 時間軸的圖形樣式，參考 `series_options.ItemStyleOpts`
itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
)
美化完圖表之後，利用渲染命令把圖表到處至本地 html 檔案 t1.render( html路徑)，最終效果如下(Ps ：請不要在意圖表中資料的真實性，這裡只是為了介紹 Timeline() 的使用方法，裡面資料都是隨機生成得到的)
完整程式碼部分
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.faker import Faker
import random
attr = Faker.choose()
t1 = Timeline()# 建立 Timeline物件
for i in range(1969,2020):
attr1 = random.shuffle(list(attr))
bar = (
Bar()
.add_xaxis(random.sample(attr, len(attr)))
.add_yaxis('Data',Faker.values(),label_opts = opts.LabelOpts(position = 'right'),
)
.set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = True,position = 'right'))
.reversal_axis()
.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts("{}".format(i),
pos_left = '50%',
),
legend_opts = opts.LegendOpts(pos_right = '10%'))
)
t1.add(bar,'{}年'.format(i))
t1.add_schema(
symbol = 'arrow',# 設定標記時間；
#orient = 'vertical',
symbol_size = 2,# 標記大小;
play_interval = 900,# 播放時間間隔；
control_position = 'right',# 控制位置;
linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(width = 5,
type_ = 'dashed',
color = 'rgb(255,0,0,0.5)'),
label_opts = opts.LabelOpts(color = 'rgb(0,0,255,0.5)',
font_size = 15,
font_style = 'italic',
font_weight = 'bold',
font_family ='Time New Roman',
position = 'left',
interval = 20,
)
)
t1.render("D:/timeline_bar.html")
Timeline 元件擴充套件
以上通過製作 動態排序圖來介紹了 Timeline 元件，本案例中圖表主體型別為 Bar ，但在實際應用可以根據視覺效果、業務需求等不同應用場景把 Bar 替換為 其他圖表型別，只需要把上面程式碼部分中的 for 迴圈主體程式碼替換即可，
for i in range(1969,2020):
attr1 = random.shuffle(list(attr))
instance = ...你的圖表型別
t1.add(instance,'{}年'.format(i))
換一種圖表型別，可能會不一樣的視覺效果，例如桑葚圖：
圓環餅圖，都有不錯的動態效果，都可藉助 Timeline 元件來實現
好了，以上就是本篇文章的所有內容，最後感謝大家閱讀！