Python如何绘制时间线图

这篇文章主要介绍了Python如何绘制时间线图的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python如何绘制时间线图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

Matplotlib 制作

Matplotlib 作为 Python 家族最为重要的可视化工具，其基本的 API 以及绘制流程还是需要掌握的。尤其是该库的灵活程度以及作为众多工具的基础，重要性不言而喻

下面我们来看下该如何绘制一个时间线图表

导入库以及设置 XY 轴数据

importmatplotlib.pyplotaspltplt.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时间线效果，为了达到一条竖线的情况，这里设置了 X 轴数值都相同，Y 轴数值等差分布

创建画布及标题：

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

此时效果如下：

接下来我们设置时间线两边的数据

#右侧数据right_y_year=0.95right_y_text=0.9year_right=1931foriinrange(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-=0.2right_y_text-=0.2year_right+=1#左侧数据left_y_year=0.85left_y_text=0.8year_left=1941foriinrange(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='baidu')left_y_year-=0.2left_y_text-=0.2year_left+=1

这里主要使用了 text 函数，为时间线轴两边分别添加数据

如果我们还想要添加个人的其他信息，比如公众号二维码等，可以在指定位置增加图片，同时去掉坐标轴

#增加图片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()

可以看出，由于 text 函数是通过坐标来确定文字显示的位置的，所以我们的时间线轴两边的数据分布还是不是特别完美，不知道是否有其他的更加方便的方法来设置

Plotly 绘制

Plotly 作为 Python 家族另一个非常强大的可视化工具，同样可以完成时间线图的绘制

在绘图之前，完美先处理数据

这里使用的数据是2023年全年的微博热搜数据

importpandasaspdweibo=pd.read_csv("weibo_2023.csv")defdeal_date(frame):tmp=frame.split('-')returntmp[0]+'-'+tmp[1]weibo['new_date']=weibo['date'].apply(lambdax:deal_date(x))key_list_right=[]foriinrange(1,12,2):ifi<10:mydate='2023-0%s'%str(i)else:mydate='2023-%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:

['最新疫情地图,18130201搜索量,1月',
'肖战工作室道歉,13117531搜索量,3月',
'何鸿燊去世,15302424搜索量,5月',
'高考作文,15647446搜索量,7月',
'乘风破浪的姐姐成团之夜,8226994搜索量,9月',
'特朗普,7310000搜索量,11月']

可以看到，通过上面的数据处理，我们成功提取了1、3、5、7、9以及11月的当月搜索量最高的热搜标题，同理可以获取到双月份的热搜标题数据

下面开始作图：

importplotly.expressaspximportplotly.graph_objectsasgofromplotly.subplotsimportmake_subplotsimportpandasaspdfromplotly.graph_objsimport*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="bottomright",mode="lines+text"),go.Scatter(x=[2,2,2,2,2,2],y=[5,10,15,20,25,30],textposition="topleft",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 绘图就相对简单很多了，直接使用 text 参数把我们得到的热搜数据添加上即可

最终效果如下：

效果很朴素，是因为我们没有进行过多的样式设置，大家可以自行探索下不同样式啊

Excel 绘制

上面的两种方法都需要有一定的代码基础，下面介绍的 Excel 方法则可以说是人人都能完成，一起来看看吧

先来看看最终的效果：

首先准备数据，我们在新建的 Excel 文档中创建如下数据

然后插入散点图：

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

接下来我们美化一下 X 轴：

我们双击 X 轴，调出格式窗口，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】设置为交叉。再点击【油漆桶】，选择一个线条的颜色，将宽度调整为2，将【结尾箭头类型】调整为向右箭头

再接下来我们把 X 轴连接起来：

首先选择一个散点，添加误差线。然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%，最后再给竖向误差线调整样式即可

下面开始添加数据：

我们把公司的各种大事件添加到数据表当中

向图表中添加【数据标签】，即数据中事件那一列，然后再去掉 Y 值即可

最后我们还可以通过 Excel 自带的各种图标进行美化操作

关于“Python如何绘制时间线图”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Python如何绘制时间线图”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注主机评测网行业资讯频道。

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