Diagrammdatenbeschriftungen in Präsentationen mit Python verwalten
Einleitung
Datenbeschriftungen zeigen Informationen zu Diagrammserien und einzelnen Datenpunkten an und helfen den Lesern, Werte zu identifizieren und das Diagramm zu verstehen. Dieser Artikel erklärt, wie Werte formatiert, Prozentsätze angezeigt, Beschriftungstexte ausgelesen, Beschriftungen jenseits des Achsenmaximums gesteuert, der Abstand von Kategorienachsenbeschriftungen angepasst und Beschriftungen von Kreisdiagrammen positioniert werden.
Datenpräzision in Diagrammbeschriftungen festlegen
Verwenden Sie number_format_of_values, um Serienwerte zu formatieren. Dieses Beispiel erstellt ein Liniendiagramm mit Standarddaten, zeigt dessen Datentabelle an und aktiviert Wertebeschriftungen für die erste Serie. Das Format #,##0.00 zeigt ein Tausendertrennzeichen und zwei Dezimalstellen an, ohne die zugrunde liegenden Werte zu ändern.
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)
Prozentsatz als Beschriftungen anzeigen
Für ein gestapeltes Säulendiagramm berechnen Sie jeden Wert als Prozentsatz seiner Kategoriensumme und weisen den Text text_frame_for_overriding zu. Dieses Beispiel verwendet die Standarddiagrammdaten und zeigt Prozentsätze mit zwei Dezimalstellen in einer 8‑Pt‑Schrift an. Kategorien mit einer Gesamtsumme von Null werden übersprungen, um eine Division durch Null zu vermeiden. Berechnen Sie den benutzerdefinierten Beschriftungstext neu, wenn sich die Diagrammdaten ändern.
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)
Prozentzeichen mit Diagrammbeschriftungen festlegen
Wenn Werte als Brüche gespeichert sind, verwenden Sie number_format, um Prozentsätze anzuzeigen. Setzen Sie is_number_format_linked_to_source auf False, um das Beschriftungsformat unabhängig von den Quellzellen anzuwenden.
Dieses Beispiel erstellt ein 100 % gestapeltes Säulendiagramm mit roten und blauen Serien über vier Kategorien. Jeder Wertepaar summiert sich zu 1. Das Beschriftungsformat 0.0% zeigt 0.30 als 30.0 % an, während die vertikale Achse zwei Dezimalstellen verwendet. Beide Serien verwenden weiße Beschriftungen mit 10 Pt.
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)
Den tatsächlichen Text von Datenbeschriftungen auslesen
Verwenden Sie get_actual_label_text, um den durch die Einstellungen einer Datenbeschriftung erzeugten Text abzurufen. Dies ist nützlich, wenn Beschriftungen für Berichte extrahiert, Präsentationsinhalte durchsucht oder generierte Diagramme validiert werden. Im folgenden Beispiel kombiniert das Standard‑data label format jeweils den Namen der Kategorie, den Namen der Serie und den Wert. Ein Punkt formatiert seinen Wert als Prozentsatz, ein anderer verwendet benutzerdefinierten Text aus 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}")
Die in einem Datenpunkt gespeicherte Zahl bleibt 0.75, selbst wenn seine Beschriftung 75 % zusammen mit den Kategorie‑ und Seriennamen anzeigt. Benutzerdefinierter Text ersetzt die automatisch erzeugte Beschriftung. get_actual_label_text liefert in beiden Fällen den resultierenden Beschriftungsstring. Prüfen Sie is_visible separat, wie oben gezeigt, wenn Sie nur sichtbare Beschriftungen extrahieren möchten.
Datenbeschriftungen jenseits des Achsenmaximums steuern
Wenn Sie einen Achsenbereich manuell begrenzen, können einige Datenpunkte dessen Maximum überschreiten. Verwenden Sie show_data_labels_over_maximum, um zu bestimmen, ob deren Datenbeschriftungen angezeigt werden. Diese Einstellung ändert die Sichtbarkeit der Beschriftungen; sie ändert weder den Achsenbereich noch die zugrunde liegenden Werte.
Das folgende Beispiel erstellt ein 2D‑ gruppiertes Säulendiagramm mit Werten 60 und 120. Es setzt is_automatic_max_value auf False und max_value auf 100 für die vertikale Achse. Die erste Folie erlaubt Beschriftungen über dem Maximum; eine Kopie dieser Folie deaktiviert sie. Beide Folien werden in DataLabelsOverMaximum.pptx gespeichert.
Aktivieren Sie Wertebeschriftungen mit show_value. Die Einstellung auf Diagrammebene aktiviert die Wertanzeige nicht eigenständig und überschreibt nicht die deaktivierte Anzeige einzelner Beschriftungen. Dieses Beispiel aktiviert Werte für die gesamte Serie und verwendet position, um die Beschriftungen am äußeren Ende jeder Säule zu platzieren.
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)
Die folgenden Bilder zeigen die gespeicherten Folien, wie sie von Microsoft PowerPoint gerendert werden. Bei True ist die Beschriftung 120 an der oberen Grenze sichtbar; bei False ist sie verborgen. Die Beschriftung 60 bleibt sichtbar, das Achsenmaximum bleibt 100, und der zweite Datenpunkt bleibt 120 in beiden Fällen.
| show_data_labels_over_maximum = True | show_data_labels_over_maximum = False |
|---|---|
 |
 |
Diagrammtyp
Dieses Beispiel verwendet ein 2D‑Säulendiagramm mit einer Wertachse. Diagramme ohne Wertachse, wie Kreis‑ und Donut‑Diagramme, besitzen kein Achsenmaximum, das auf diese Weise begrenzt werden könnte.Abstand der Beschriftung von einer Achse festlegen
Verwenden Sie label_offset, um den Abstand zwischen den Kategorienachsen‑Beschriftungen und der Achse zu steuern. Der Wert ist ein Prozentsatz der maximalen Schriftgröße der Achsenbeschriftungen. Dieses Beispiel erstellt ein gruppiertes Säulendiagramm und setzt den Horizontalachsen‑Beschriftungsversatz auf 500. Diese Einstellung wirkt sich auf die Kategorienachsen‑Beschriftungen aus, nicht auf Beschriftungen, die einzelnen Datenpunkten zugewiesen sind.
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)
Beschriftungsposition anpassen
Bei einem Kreis‑Diagramm können Sie die Position der Datenbeschriftungen anpassen, um Abstände zu verbessern und Platz für Führungslinien zu schaffen.
Dieses Beispiel zeigt den Wert des ersten Datenpunkts, platziert seine Beschriftung außerhalb des Sektors und passt die x‑ und y‑Versätze an. Diese Versätze beziehen sich jeweils auf die Diagrammbreite bzw. -höhe.
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)
Mehrere Zeilen Datenbeschriftungen über einem Säulendiagramm hinzufügen
Dieses Beispiel erstellt ein Säulendiagramm mit zwei Zeilen Datenbeschriftungen über dem Plot‑Bereich. Serie A zeigt die sichtbaren Säulen, während Serie B und Serie C die zusätzlichen Beschriftungen bereitstellen. Ihre Säulen werden ausgeblendet, indem Füllung und Kontur entfernt werden. Die overlap‑Eigenschaft richtet alle drei Serien mit denselben Kategorienzentren aus.
Die plot_area‑Einstellungen reservieren Platz für die Beschriftungszeilen. Nachdem validate_chart_layout die Standardpositionen berechnet hat, erhalten x und y die horizontale Ausrichtung und erhalten vertikale Versätze, um die Beschriftungen in zwei Zeilen anzuordnen. Die Zahlen bleiben Datenbeschriftungen, die mit den Serienwerten verknüpft sind; nur die Zeilenüberschriften sind separate Textformen.
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.CLUSTERED_COLUMN, 40, 40, 640, 200)
chart.has_title = False
chart.has_legend = False
chart.text_format.portion_format.font_height = 12
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
categories = ["North", "South", "East", "West"]
series_names = ["Series A", "Series B", "Series C"]
series_values = [
[35, 42, 28, 47],
[22, 31, 19, 26],
[12, 16, 14, 18]
]
for category_index, category_name in enumerate(categories):
category_cell = workbook.get_cell(0, category_index + 1, 0, category_name)
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
for series_index, series_name in enumerate(series_names):
series_cell = workbook.get_cell(0, 0, series_index + 1, series_name)
series = chart.chart_data.series.add(series_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
for category_index in range(len(categories)):
value_cell = workbook.get_cell(0, category_index + 1, series_index + 1, series_values[series_index][category_index])
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
if series_index > 0:
# Verstecke die Spalten von B und C, aber behalte deren Datenbeschriftungen bei.
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
series.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_value = True
label_format.text_format.portion_format.font_height = 12
label_fill = label_format.text_format.portion_format.fill_format
label_fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
label_fill.solid_fill_color.color = drawing.Color.black
label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.INSIDE_BASE
# Richte alle drei Serien an denselben Kategorienzentren aus.
chart.chart_data.series[0].parent_series_group.overlap = 100
# Verwende weniger Gitternetzlinien für dieses kompakte Beispiel.
chart.axes.vertical_axis.is_automatic_major_unit = False
chart.axes.vertical_axis.major_unit = 10
# Reserviere Platz über dem Plot für zwei Zeilen Datenbeschriftungen.
chart.plot_area.layout_target_type = charts.LayoutTargetType.INNER
chart.plot_area.x = 0.15
chart.plot_area.y = 0.32
chart.plot_area.width = 0.80
chart.plot_area.height = 0.48
chart.validate_chart_layout()
for series_index in range(1, len(series_names)):
series = chart.chart_data.series[series_index]
row_top = 0.15 if series_index == 1 else 0.03
for category_index in range(len(categories)):
data_label = series.data_points[category_index].label
# Behalte die Standard‑horizontal‑Position bei.
# die Standard‑Beschriftungsposition, ausgedrückt als Bruchteil der Diagrammhöhe.
data_label.x = 0
data_label.y = row_top - data_label.actual_y / chart.height
# Nur die Zeilenüberschrift ist eine separate Textform.
row_heading = slide.shapes.add_auto_shape(slides.ShapeType.RECTANGLE, chart.x, chart.y + row_top * chart.height, 85, 18)
row_heading.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
row_heading.line_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
row_heading.add_text_frame(series_names[series_index])
row_heading.text_frame.text_frame_format.margin_top = 0
row_heading.text_frame.text_frame_format.margin_bottom = 0
heading_format = row_heading.text_frame.paragraphs[0].portions[0].portion_format
heading_format.font_height = 12
heading_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
heading_format.fill_format.solid_fill_color.color = drawing.Color.black
presentation.save("multiple-rows-of-labels.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
FAQ
Wie kann ich verhindern, dass Datenbeschriftungen in dichten Diagrammen überlappen?
Kombinieren Sie automatische Beschriftungsplatzierung, Führungslinien und reduzierte Schriftgröße; bei Bedarf einzelne Felder (z. B. die Kategorie) ausblenden oder Beschriftungen nur für Extrem‑ oder Schlüsselpunkte anzeigen.
Wie kann ich Beschriftungen nur für Null‑, negative oder leere Werte deaktivieren?
Filtern Sie Datenpunkte, bevor Sie Beschriftungen aktivieren, und schalten Sie die Anzeige für Werte 0, negative Werte oder fehlende Werte gemäß einer definierten Regel aus.
Wie kann ich einen einheitlichen Beschriftungsstil beim Exportieren in PDF/Bilder sicherstellen?
Setzen Sie Schriftfamilie und -größe explizit und prüfen Sie, dass die Schrift in der Rendering‑Umgebung verfügbar ist, um Fallbacks zu vermeiden.