إدارة تسميات بيانات المخططات في العروض التقديمية باستخدام Python
مقدمة
تُظهر تسميات البيانات معلومات حول سلاسل المخططات ونقاط البيانات الفردية، مما يساعد القارئ على التعرف على القيم وفهم المخطط. يوضح هذا المقال كيفية تنسيق القيم، عرض النسب المئوية، قراءة نص التسمية، التحكم في التسميات خارج الحد الأقصى للمحور، ضبط تباعد تسميات محور الفئات، وتحديد موضع تسميات مخطط الفطيرة.
ضبط دقة البيانات في تسميات بيانات المخطط
استخدم number_format_of_values لتنسيق قيم السلسلة. يُنشئ هذا المثال مخطط خط مع بيانات افتراضية، يعرض جدول البيانات الخاص به، ويفعل تسميات القيم للسلسلة الأولى. يعرض التنسيق #,##0.00 فاصل الآلاف ومكانين عشريين دون تغيير القيم الأساسية.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 50, 50, 450, 300)
chart.has_data_table = True
series = chart.chart_data.series[0]
series.number_format_of_values = "#,##0.00"
series.labels.default_data_label_format.show_value = True
presentation.save("PrecisionOfDatalabels_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
عرض النسبة المئوية كتسميات
في مخطط أعمدة مكدس، احسب كل قيمة كنسبة مئوية من إجمالي الفئة وقم بتعيين النص إلى text_frame_for_overriding. يستخدم هذا المثال بيانات المخطط الافتراضية ويعرض النسب المئوية بمكانين عشريين بخط 8 نقاط. تُتجاوز الفئات التي مجموعها صفر لتجنب القسمة على صفر. أعد حساب نص التسمية المخصص إذا تغيرت بيانات المخطط.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.STACKED_COLUMN, 20, 20, 400, 400)
category_totals = [0.0] * len(chart.chart_data.categories)
for k in range(len(chart.chart_data.categories)):
for series in chart.chart_data.series:
point_value = float(series.data_points[k].value.data)
category_totals[k] += point_value
for series in chart.chart_data.series:
series.labels.default_data_label_format.show_legend_key = False
for j in range(len(series.data_points)):
label = series.data_points[j].label
if category_totals[j] == 0:
continue
point_value = float(series.data_points[j].value.data)
data_point_percent = point_value / category_totals[j] * 100
portion = slides.Portion()
portion.text = f"{data_point_percent:.2f} %"
portion.portion_format.font_height = 8
label.text_frame_for_overriding.text = ""
paragraph = label.text_frame_for_overriding.paragraphs[0]
paragraph.portions.add(portion)
label.data_label_format.show_value = True
label.data_label_format.show_series_name = False
label.data_label_format.show_percentage = False
label.data_label_format.show_legend_key = False
label.data_label_format.show_category_name = False
label.data_label_format.show_bubble_size = False
presentation.save("DisplayPercentageAsLabels_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
ضبط علامة النسبة المئوية مع تسميات بيانات المخطط
عند تخزين القيم ككسور، استخدم number_format لعرض النسب المئوية. اضبط is_number_format_linked_to_source على False لتطبيق تنسيق التسمية بشكل مستقل عن خلايا المصدر.
ينشئ هذا المثال مخطط أعمدة مكدس بنسبة 100% مع سلسلتين حمراء وزرقاء عبر أربع فئات. كل زوج من القيم يساوي 1. يعرض تنسيق التسمية 0.0% القيمة 0.30 كـ30.0%، بينما يستخدم المحور العمودي مكانين عشريين. تستخدم السلسلتان نصًا أبيض بحجم 10 نقاط للتسمية.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
import aspose.pydrawing as drawing
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PERCENTS_STACKED_COLUMN, 20, 20, 500, 400)
chart.axes.vertical_axis.is_number_format_linked_to_source = False
chart.axes.vertical_axis.number_format = "0.00%"
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
for i in range(4):
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 0, f"Category {i + 1}")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_names = ["Reds", "Blues"]
series_colors = [drawing.Color.red, drawing.Color.blue]
values = [[0.30, 0.50, 0.80, 0.65], [0.70, 0.50, 0.20, 0.35]]
for i in range(len(series_names)):
series_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, i + 1, series_names[i])
series = chart.chart_data.series.add(series_cell, chart.type)
for j in range(4):
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, j + 1, i + 1, values[i][j])
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = series_colors[i]
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_value = True
label_format.is_number_format_linked_to_source = False
label_format.number_format = "0.0%"
label_format.text_format.portion_format.font_height = 10
label_format.text_format.portion_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
label_format.text_format.portion_format.fill_format.solid_fill_color.color = drawing.Color.white
presentation.save("SetDataLabelsPercentageSign_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
قراءة النص الفعلي لتسميات البيانات
استخدم get_actual_label_text لاسترجاع النص الناتج عن إعدادات تسمية البيانات. يكون هذا مفيدًا عند استخراج التسميات للتقارير، البحث في محتوى العرض التقديمي، أو التحقق من صحة المخططات المُنشأة. في المثال أدناه، يجمع data label format الافتراضي كل اسم فئة، اسم سلسلة، والقيمة. تنسق نقطة واحدة قيمتها كنسبة مئوية، وتستخدم أخرى نصًا مخصصًا من text_frame_for_overriding.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
for i, category_name in enumerate(["Q1", "Q2"]):
category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, category_name)
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
north_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "North")
north = chart.chart_data.series.add(north_cell, chart.type)
for i, value in enumerate([0.25, 0.75]):
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, value)
north.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
south_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "South")
south = chart.chart_data.series.add(south_cell, chart.type)
for i, value in enumerate([0.40, 0.60]):
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 2, value)
south.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
for series in chart.chart_data.series:
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_category_name = True
label_format.show_series_name = True
label_format.show_value = True
north.labels[1].data_label_format.is_number_format_linked_to_source = False
north.labels[1].data_label_format.number_format = "0%"
south.labels[0].text_frame_for_overriding.text = "Reviewed"
for series in chart.chart_data.series:
for point in series.data_points:
label = point.label
if not label.is_visible:
continue
label_text = label.get_actual_label_text()
print(f"Value: {point.value.data}; label: {label_text}")
يبقى الرقم المخزن في نقطة البيانات 0.75، حتى عندما تعرض تسميتها 75% مع أسماء الفئة والسلسلة. يستبدل النص المخصص النص المُولد للتسمية. تُعيد get_actual_label_text سلسلة التسمية الناتجة في الحالتين. تحقّق من is_visible بشكل منفصل، كما هو موضح أعلاه، عندما تريد استخراج التسميات الظاهرة فقط.
التحكم في تسميات البيانات خارج الحد الأقصى للمحور
عند تقييد نطاق المحور يدويًا، قد تتجاوز بعض نقاط البيانات الحد الأقصى. استخدم show_data_labels_over_maximum للتحكم فيما إذا كانت تُظهر تسميات بياناتها. يغيّر هذا الإعداد رؤية التسمية؛ لا يغيّر نطاق المحور ولا القيم الأساسية للبيانات.
يُنشئ المثال أدناه مخطط أعمدة عمودي مزدوج الأبعاد قيمه 60 و120. يضبط is_automatic_max_value على False وmax_value على 100 للمحور العمودي. تسمح الشريحة الأولى بالتسميات خارج الحد الأقصى؛ نسخة من تلك الشريحة تعطل ذلك. تُحفظ الشريحتان في DataLabelsOverMaximum.pptx.
فعل تسميات القيم باستخدام show_value. لا يفعّل الإعداد على مستوى المخطط عرض القيم بحد ذاته ولا يتجاوز تعطيل عرض القيمة لتسمية فردية. يمكّن هذا المثال القيم للسلسلة بأكملها ويستخدم position لوضع التسميات عند الطرف الخارجي لكل عمود.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 600, 400)
chart.has_legend = False
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
first_category = workbook.get_cell(0, 1, 0, "Within range")
second_category = workbook.get_cell(0, 2, 0, "Above maximum")
chart.chart_data.categories.add(first_category)
chart.chart_data.categories.add(second_category)
series_name = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Values")
series = chart.chart_data.series.add(series_name, chart.type)
first_value = workbook.get_cell(0, 1, 1, 60)
second_value = workbook.get_cell(0, 2, 1, 120)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(first_value)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(second_value)
series.labels.default_data_label_format.show_value = True
series.labels.default_data_label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.OUTSIDE_END
chart.axes.vertical_axis.is_automatic_max_value = False
chart.axes.vertical_axis.max_value = 100
chart.show_data_labels_over_maximum = True
second_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
second_chart = second_slide.shapes[0]
second_chart.show_data_labels_over_maximum = False
presentation.save("DataLabelsOverMaximum.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
تظهر الصور التالية الشريحات المحفوظة التي عَرضتها Microsoft PowerPoint. مع True تكون التسمية 120 مرئية عند الحد الأعلى؛ مع False تُخفى. تظل التسمية 60 مرئية، يبقى الحد الأقصى للمحور 100، وتظل نقطة البيانات الثانية 120 في الحالتين.
| show_data_labels_over_maximum = True | show_data_labels_over_maximum = False |
|---|---|
 |
 |
Chart Type
هذا المثال يستخدم مخطط عمود ثنائي الأبعاد مع محور قيم. المخططات التي لا تحتوي على محور قيم، مثل مخططات الفطيرة والدوامة، لا تملك حدًا أقصى للمحور لتقيده بهذه الطريقة.ضبط مسافة التسمية من المحور
استخدم label_offset للتحكم في المسافة بين تسميات محور الفئات والمحور. القيمة هي نسبة مئوية من أكبر حجم خط لتسميات المحور. ينشئ هذا المثال مخطط أعمدة مزدوج ويضبط إزاحة تسمية محور الأفقي إلى 500. يؤثر هذا الإعداد على تسميات محور الفئات وليس على التسميات المرتبطة بنقاط البيانات الفردية.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
chart.axes.horizontal_axis.label_offset = 500
presentation.save("SetCategoryAxisLabelDistance_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
ضبط موقع التسمية
في مخطط الفطيرة، اضبط مواضع تسميات البيانات لتحسين التباعد وإتاحة مساحة لخطوط التوجيه.
يعرض هذا المثال قيمة نقطة البيانات الأولى، يضع تسميتها خارج الشريحة، ويضبط إزاحتيها x وy. تُحسب هذه الإزاحات نسبة إلى عرض وارتفاع المخطط على الترتيب.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PIE, 50, 50, 200, 200)
series = chart.chart_data.series
label = series[0].labels[0]
label.data_label_format.show_value = True
label.data_label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.OUTSIDE_END
label.x = 0.71
label.y = 0.04
presentation.save("presentation.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
الأسئلة الشائعة
كيف يمكنني منع تداخل تسميات البيانات في المخططات المكتظة؟
اجمع بين وضع التسميات التلقائي، خطوط التوجيه، وتصغير حجم الخط؛ إذا لزم الأمر، أخفِ بعض الحقول (مثل الفئة) أو اعرض التسميات فقط للقيم المتطرفة أو النقاط الرئيسية.
كيف يمكنني إلغاء تمكين التسميات للقيم صفر أو السلبية أو الفارغة فقط؟
رشّح نقاط البيانات قبل تفعيل التسميات وأوقف العرض للقيم 0، القيم السلبية، أو القيم غير الموجودة وفق قاعدة معرفة.
كيف أضمن نمط تسمية ثابت عند التصدير إلى PDF/صور؟
حدد صراحةً عائلة الخط وحجمه وتحقق من توفر الخط في بيئة العرض لتجنب اللجوء إلى بدائل.