关于程序员:几种绘制时间线图的方法

后面分享过一篇自动化制作《历史上的明天》工夫线图片的文章，小伙伴们广泛反映还不错，尤其是制作工夫线的办法，还是十分奇妙的。明天咱们再来分享几种不同的制作方法，大家能够自行比拟下各种办法的优劣

Matplotlib 作为 Python 家族最为重要的可视化工具，其根本的 API 以及绘制流程还是须要把握的。尤其是该库的灵便水平以及作为泛滥工具的根底，重要性显而易见

上面咱们来看下该如何绘制一个工夫线图表

导入库以及设置 XY 轴数据

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

y1 = [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]
x1 = [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]

因为是通过折线图来实现工夫线成果，为了达到一条竖线的状况，这里设置了 X 轴数值都雷同，Y 轴数值等差散布

创立画布及题目

fig, ax = plt.subplots(sharey=True, figsize=(7, 4))
ax.plot(x1, y1, label='First line', linewidth=3, color='r', marker='o', markerfacecolor='white', markersize=12)
plt.title('萝卜大杂烩')
plt.suptitle('历史上的明天', fontsize=16, color='red')

此时成果如下

接下来咱们设置工夫线两边的数据

# 右侧数据
right_y_year = 0.95
right_y_text = 0.9
year_right = 1931
for i in range(5):
    plt.text(0.57, right_y_year, str(year_right+1), fontsize=15, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', 
             transform=ax.transAxes, color='black')
    plt.text(0.75, right_y_text, "从百草园到三味书屋 - 鲁迅" + str(i), fontsize=15, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', 
             transform=ax.transAxes, color='red')
    right_y_year -= 0.2
    right_y_text -= 0.2
    year_right += 1
    
# 左侧数据
left_y_year = 0.85
left_y_text = 0.8
year_left = 1941
for i in range(5):
    plt.text(0.43, left_y_year, str(year_left+1), fontsize=15, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', 
             transform=ax.transAxes, color='black')
    plt.text(0.2, left_y_text, "从百草园到三味书屋 - 鲁迅" + str(i), fontsize=15, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', 
             transform=ax.transAxes, color='red', url='https://www.baidu.com')
    left_y_year -= 0.2
    left_y_text -= 0.2
    year_left += 1

这里次要应用了 text 函数，为工夫线轴两边别离增加数据

如果咱们还想要增加集体的其余信息，比方公众号二维码等，能够在指定地位减少图片，同时去掉坐标轴

# 减少图片
img = plt.imread('二维码.png')
ax2 = plt.axes((0.7, 0.1, 0.3, 0.3))
ax2.imshow(img, origin='lower', alpha=0.5)
ax2.axis('off')
ax.axis('off')
plt.show()

最终成果如下

能够看出，因为 text 函数是通过坐标来确定文字显示的地位的，所以咱们的工夫线轴两边的数据分布还是不是特地完满，不晓得是否有其余的更加不便的办法来设置

Plotly 作为 Python 家族另一个十分弱小的可视化工具，同样能够实现工夫线图的绘制

在绘图之前，完满先解决数据

这里应用的数据是 2020 年全年的微博热搜数据

import pandas as pd


weibo = pd.read_csv("weibo_2020.csv")
def deal_date(frame):
    tmp = frame.split('-')
    return tmp[0] + '-' + tmp[1]

weibo['new_date'] = weibo['date'].apply(lambda x : deal_date(x))
key_list_right = []
for i in range(1, 12, 2):
    if i < 10:
        mydate = '2020-0%s' % str(i)
    else:
        mydate = '2020-%s' % str(i)
    keyword = weibo[weibo['new_date'] == mydate].sort_values(by='searchCount', ascending=False)['keyword'].tolist()[0]
    searchCount = weibo[weibo['new_date'] == mydate].sort_values(by='searchCount', ascending=False)['searchCount'].tolist()[0]
    mount = str(i) + '月'
    content = ','.join([keyword, str(searchCount) + '搜寻量', mount])
    key_list_right.append(content)
print(key_list_right)

Output:

['最新疫情地图,18130201 搜寻量,1 月',
 '肖战工作室赔罪,13117531 搜寻量,3 月',
 '何鸿燊逝世,15302424 搜寻量,5 月',
 '高考作文,15647446 搜寻量,7 月',
 '乘风破浪的姐姐成团之夜,8226994 搜寻量,9 月',
 '特朗普,7310000 搜寻量,11 月']

能够看到，通过下面的数据处理，咱们胜利提取了 1、3、5、7、9 以及 11 月的当月搜寻量最高的热搜题目，同理能够获取到双月份的热搜题目数据

上面开始作图

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
from plotly.graph_objs import *

layout = Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    title={'text': '微博热搜', 'x': 0.5},
    yaxis={'title': 'Proportion (%)'}
)
fig = go.Figure(layout=layout)
fig.add_traces([go.Scatter(x=[2,2,2,2,2,2], y=[5, 10, 15, 20, 25, 30], text=key_list_right, textposition="bottom right", mode="lines+text"),
                go.Scatter(x=[2,2,2,2,2,2], y=[5, 10, 15, 20, 25, 30], textposition="top left", mode="lines+text", text=key_list_left)]) 
fig.update_traces(showlegend=False)
fig.update_layout(xaxis=dict(visible=False), yaxis=dict(visible=False))
fig.show()

通过 Plotly 绘图就绝对简略很多了，间接应用 text 参数把咱们失去的热搜数据增加上即可

最终成果如下

成果很奢侈，是因为咱们没有进行过多的款式设置，大家能够自行摸索下不同款式啊

下面的两种办法都须要有肯定的代码根底，上面介绍的 Excel 办法则能够说是人人都能实现，一起来看看吧

先来看看最终的成果

首先筹备数据，咱们在新建的 Excel 文档中创立如下数据

而后插入散点图

先插入一个空白散点图，而后将 X 轴设置为【年份】，Y 轴设置为【地位】，再把 Y 轴和网格线都删除

接下来咱们丑化一下 X 轴

咱们双击 X 轴，调出格局窗口，在坐标轴选项标签中设置【单位】，将【小】改为 1，设置【刻度线】，将【主刻度线】设置为穿插。再点击【油漆桶】，抉择一个线条的色彩，将宽度调整为 2，将【结尾箭头类型】调整为向右箭头

再接下来咱们把 X 轴连接起来

首先抉择一个散点，增加误差线。而后把横向的误差线设置为无轮廓，再选中竖向的误差线，把【垂直误差线】设置为负偏差，再把误差量设置为 100%，最初再给竖向误差线调整款式即可

上面开始增加数据

咱们把公司的各种大事件增加到数据表当中

向图表中增加【数据标签】，即数据中事件那一列，而后再去掉 Y 值即可

最初咱们还能够通过 Excel 自带的各种图标进行丑化操作

好了，以上就是明天分享的所有内容，如果对你有帮忙，帮忙点赞和在看反对哦~

本文由 mdnice 多平台公布

关于程序员:几种绘制时间线图的方法

Matplotlib 制作

Plotly 绘制

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