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 制作
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 pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsey1 = [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 = 0.95right_y_text = 0.9year_right = 1931for 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 = 0.85left_y_text = 0.8year_left = 1941for 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 绘制
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 pdweibo = 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 pximport plotly.graph_objects as gofrom plotly.subplots import make_subplotsimport pandas as pdfrom 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
Excel 绘制
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~
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