Python幾種繪製時間線圖的方法

2022-08-10 14:03:11

Matplotlib 製作

Matplotlib 作為 Python 家族最為重要的視覺化工具，其基本的 API 以及繪製流程還是需要掌握的。尤其是該庫的靈活程度以及作為眾多工具的基礎，重要性不言而喻

下面我們來看下該如何繪製一個時間線圖表

匯入庫以及設定 XY 軸資料

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]

因為是通過折線圖來實現時間線效果，為了達到一條豎線的情況，這裡設定了 X 軸數值都相同，Y 軸數值等差分佈

建立畫布及標題：

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

此時效果如下：

接下來我們設定時間線兩邊的資料

# 右側資料
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
    
# 左側資料
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

這裡主要使用了 text 函數，為時間線軸兩邊分別新增資料

如果我們還想要新增個人的其他資訊，比如公眾號二維條碼等，可以在指定位置增加圖片，同時去掉座標軸

# 增加圖片
img = plt.imread('二維條碼.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，由於 text 函數是通過座標來確定文字顯示的位置的，所以我們的時間線軸兩邊的資料分佈還是不是特別完美，不知道是否有其他的更加方便的方法來設定

Plotly 繪製

Plotly 作為 Python 家族另一個非常強大的視覺化工具，同樣可以完成時間線圖的繪製

在繪圖之前，完美先處理資料

這裡使用的資料是2020年全年的微博熱搜資料

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) + '搜尋量', mount])
    key_list_right.append(content)
print(key_list_right)

Output:

['最新疫情地圖,18130201搜尋量,1月',
'肖戰工作室道歉,13117531搜尋量,3月',
'何鴻燊去世,15302424搜尋量,5月',
'高考作文,15647446搜尋量,7月',
'乘風破浪的姐姐成團之夜,8226994搜尋量,9月',
'特朗普,7310000搜尋量,11月']

可以看到，通過上面的資料處理，我們成功提取了1、3、5、7、9以及11月的當月搜尋量最高的熱搜標題，同理可以獲取到雙月份的熱搜標題資料

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 Plotly 繪圖就相對簡單很多了，直接使用 text 引數把我們得到的熱搜資料新增上即可

最終效果如下：