Python幾種繪制時(shí)間線圖的方法

更新時(shí)間：2022年08月10日 10:45:28 作者：zhouluobo

這篇文章主要介紹了Python幾種繪制時(shí)間線圖的方法，Matplotlib 作為 Python 家族最為重要的可視化工具，其基本的 API 以及繪制流程還是需要掌握的

Matplotlib 制作

Matplotlib 作為 Python 家族最為重要的可視化工具，其基本的 API 以及繪制流程還是需要掌握的。尤其是該庫(kù)的靈活程度以及作為眾多工具的基礎(chǔ)，重要性不言而喻

下面我們來(lái)看下該如何繪制一個(gè)時(shí)間線圖表

導(dǎo)入庫(kù)以及設(shè)置 XY 軸數(shù)據(jù)

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?yàn)槭峭ㄟ^(guò)折線圖來(lái)實(shí)現(xiàn)時(shí)間線效果，為了達(dá)到一條豎線的情況，這里設(shè)置了 X 軸數(shù)值都相同，Y 軸數(shù)值等差分布

創(chuàng)建畫布及標(biāo)題：

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('蘿卜大雜燴')
plt.suptitle('歷史上的今天', fontsize=16, color='red')

此時(shí)效果如下：

alt

接下來(lái)我們?cè)O(shè)置時(shí)間線兩邊的數(shù)據(jù)

# 右側(cè)數(shù)據(jù)
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, "從百草園到三味書屋-魯迅" + 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
    
# 左側(cè)數(shù)據(jù)
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, "從百草園到三味書屋-魯迅" + 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

這里主要使用了 text 函數(shù)，為時(shí)間線軸兩邊分別添加數(shù)據(jù)

如果我們還想要添加個(gè)人的其他信息，比如公眾號(hào)二維碼等，可以在指定位置增加圖片，同時(shí)去掉坐標(biāo)軸

# 增加圖片
img = plt.imread('二維碼.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()

可以看出，由于 text 函數(shù)是通過(guò)坐標(biāo)來(lái)確定文字顯示的位置的，所以我們的時(shí)間線軸兩邊的數(shù)據(jù)分布還是不是特別完美，不知道是否有其他的更加方便的方法來(lái)設(shè)置

Plotly 繪制

Plotly 作為 Python 家族另一個(gè)非常強(qiáng)大的可視化工具，同樣可以完成時(shí)間線圖的繪制

在繪圖之前，完美先處理數(shù)據(jù)

這里使用的數(shù)據(jù)是2020年全年的微博熱搜數(shù)據(jù)

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) + '搜索量', mount])
    key_list_right.append(content)
print(key_list_right)

Output:

['最新疫情地圖,18130201搜索量,1月',
'肖戰(zhàn)工作室道歉,13117531搜索量,3月',
'何鴻燊去世,15302424搜索量,5月',
'高考作文,15647446搜索量,7月',
'乘風(fēng)破浪的姐姐成團(tuán)之夜,8226994搜索量,9月',
'特朗普,7310000搜索量,11月']

可以看到，通過(guò)上面的數(shù)據(jù)處理，我們成功提取了1、3、5、7、9以及11月的當(dāng)月搜索量最高的熱搜標(biāo)題，同理可以獲取到雙月份的熱搜標(biāo)題數(shù)據(jù)

下面開始作圖：

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': '微博熱搜', '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()

通過(guò) Plotly 繪圖就相對(duì)簡(jiǎn)單很多了，直接使用 text 參數(shù)把我們得到的熱搜數(shù)據(jù)添加上即可

最終效果如下：

效果很樸素，是因?yàn)槲覀儧](méi)有進(jìn)行過(guò)多的樣式設(shè)置，大家可以自行探索下不同樣式啊

Excel 繪制

上面的兩種方法都需要有一定的代碼基礎(chǔ)，下面介紹的 Excel 方法則可以說(shuō)是人人都能完成，一起來(lái)看看吧

先來(lái)看看最終的效果：

首先準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，我們?cè)谛陆ǖ?Excel 文檔中創(chuàng)建如下數(shù)據(jù)

然后插入散點(diǎn)圖：

先插入一個(gè)空白散點(diǎn)圖，然后將 X 軸設(shè)置為【年份】，Y 軸設(shè)置為【位置】，再把 Y 軸和網(wǎng)格線都刪除

接下來(lái)我們美化一下 X 軸：

我們雙擊 X 軸，調(diào)出格式窗口，在坐標(biāo)軸選項(xiàng)標(biāo)簽中設(shè)置【單位】，將【小】改為1，設(shè)置【刻度線】，將【主刻度線】設(shè)置為交叉。再點(diǎn)擊【油漆桶】，選擇一個(gè)線條的顏色，將寬度調(diào)整為2，將【結(jié)尾箭頭類型】調(diào)整為向右箭頭

再接下來(lái)我們把 X 軸連接起來(lái)：