Erstellen oder Aktualisieren von PowerPoint-Präsentationsdiagrammen in Python

Worum es auf dieser Seite geht

Erstellen und Anpassen von Diagrammen in PowerPoint-Präsentationen mit Aspose.Slides für Python via .NET. Diagramme hinzufügen, formatieren und bearbeiten mit praktischen Codebeispielen in Python.

Übersicht

Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung, wie man Diagramme mit Aspose.Slides für Python via .NET erstellt und anpasst. Sie lernen, wie man programmgesteuert ein Diagramm zu einer Folie hinzufügt, es mit Daten füllt und verschiedene Formatierungsoptionen anwendet, um Ihre spezifischen Designanforderungen zu erfüllen. Im gesamten Artikel veranschaulichen detaillierte Codebeispiele jeden Schritt, von der Initialisierung der Präsentation und des Diagrammobjekts bis zur Konfiguration von Serien, Achsen und Legenden. Wenn Sie dieser Anleitung folgen, erhalten Sie ein fundiertes Verständnis dafür, wie Sie die dynamische Diagrammerstellung in Ihre Python‑Anwendungen integrieren und den Prozess der Erstellung datenbasierter Präsentationen optimieren.

Diagramm erstellen

Diagramme helfen Menschen, Daten schnell zu visualisieren und Einblicke zu gewinnen, die aus einer Tabelle oder Kalkulationstabelle nicht sofort ersichtlich sind.

Warum Diagramme erstellen?

große Datenmengen auf einer einzelnen Folie einer Präsentation aggregieren, verdichten oder zusammenfassen;
Muster und Trends in den Daten aufzeigen;
die Richtung und das Momentum der Daten im Zeitverlauf oder im Verhältnis zu einer bestimmten Maßeinheit ableiten;
Ausreißer, Abweichungen, Fehler und unsinnige Daten erkennen;
komplexe Daten kommunizieren oder präsentieren.

In PowerPoint können Sie Diagramme über die Einfügen-Funktion erstellen, die Vorlagen für die Gestaltung verschiedener Diagrammtypen bereitstellt. Mit Aspose.Slides können Sie sowohl reguläre Diagramme (basierend auf gängigen Diagrammtypen) als auch benutzerdefinierte Diagramme erstellen.

Note

Verwenden Sie die ChartType Aufzählung im Modul aspose.slides.charts. Die Werte dieser Aufzählung entsprechen verschiedenen Diagrammtypen.

Gruppierte Säulendiagramme erstellen

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein gruppiertes Säulendiagramm zu erstellen, das zwei Serien über drei Kategorien vergleicht. Die Serien verwenden rote und grüne Füllungen, und einzelne Beschriftungen zeigen Kategorienamen, Seriendaten und Werte an. Der Arbeitsblattindex 0 bezieht sich auf das erste Blatt im eingebetteten Diagramm‑Arbeitsbuch.

import aspose.pydrawing as draw
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_title.add_text_frame_for_overriding("Sample Title")
    chart.chart_title.text_frame_for_overriding.text_frame_format.center_text = slides.NullableBool.TRUE
    chart.chart_title.height = 20
    chart.has_title = True

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series = chart.chart_data.series[0]

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30)
    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 = draw.Color.red

    series = chart.chart_data.series[1]

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 2, 30)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 10)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 60)
    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 = draw.Color.green

    label = series.data_points[0].label
    label.data_label_format.show_category_name = True

    label = series.data_points[1].label
    label.data_label_format.show_series_name = True

    label = series.data_points[2].label
    label.data_label_format.show_value = True
    label.data_label_format.show_series_name = True
    label.data_label_format.separator = "/"

    presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das gruppierte Säulendiagramm

Streudiagramme erstellen

Streudiagramme (auch als Scatter‑Plots oder X‑Y‑Diagramme bezeichnet) werden häufig verwendet, um Muster zu prüfen oder Korrelationen zwischen zwei Variablen zu zeigen.

Verwenden Sie ein Streudiagramm, wenn:

Sie haben gepaarte numerische Daten.
Sie haben zwei Variablen, die gut zusammenpassen.
Sie möchten feststellen, ob die beiden Variablen miteinander verbunden sind.
Sie haben eine unabhängige Variable, die für eine abhängige Variable mehrere Werte besitzt.

Dieses Beispiel zeichnet zwei Sätze von X‑Y‑Werten. Die erste Serie verwendet gerade Linien mit Stern‑Markierungen, während die zweite glatte Linien mit Kreis‑Markierungen nutzt; beide verwenden eine size von 10. Die symbol Eigenschaft steuert die Form der Markierung.

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.SCATTER_WITH_SMOOTH_LINES, 20, 20, 500, 300)

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    chart.chart_data.series.clear()

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, "Series 1")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, "Series 2")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    series = chart.chart_data.series[0]

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 1)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 3)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 2)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 10)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    series.type = charts.ChartType.SCATTER_WITH_STRAIGHT_LINES_AND_MARKERS

    series.marker.size = 10
    series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.STAR

    series = chart.chart_data.series[1]

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 5)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 4, 2)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 3)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 4, 1)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 3, 2)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 4, 2)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 3, 5)
    y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 4, 1)
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)

    series.marker.size = 10
    series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.CIRCLE

    presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Streudiagramm

Kreisdiagramme erstellen

Kreisdiagramme eignen sich am besten, um das Verhältnis von Teil zu Ganzem darzustellen, insbesondere wenn die Daten kategoriale Beschriftungen mit numerischen Werten enthalten. Wenn Ihre Daten jedoch viele Teile oder Beschriftungen enthalten, sollten Sie stattdessen ein Balkendiagramm in Betracht ziehen.

Dieses Beispiel erstellt ein Kreisdiagramm mit drei Quartalswerten. Jeder Abschnitt hat eine benutzerdefinierte Füllung und einen Rahmen, und die Beschriftungen zeigen verschiedene Kombinationen aus Werten, Prozentsätzen und Serieninformationen an. Die first_slice_angle Eigenschaft legt den ersten Abschnitt auf 180 Grad fest.

import aspose.pydrawing as draw
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, 20, 20, 500, 300)

    chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Sample Title")
    chart.chart_title.text_frame_for_overriding.text_frame_format.center_text = slides.NullableBool.TRUE
    chart.chart_title.height = 20
    chart.has_title = True

    chart.chart_data.series[0].labels.default_data_label_format.show_value = True

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "1st Qtr")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "2nd Qtr")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "3rd Qtr")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20)
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50)
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30)
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)

    chart.chart_data.series_groups[0].is_color_varied = True

    first_slice = series.data_points[0]
    first_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    first_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.cyan

    first_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    first_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.gray
    first_slice.format.line.width = 3.0
    first_slice.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THICK
    first_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH

    second_slice = series.data_points[1]
    second_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    second_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.brown

    second_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    second_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.blue
    second_slice.format.line.width = 3.0
    second_slice.format.line.style = slides.LineStyle.SINGLE
    second_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT

    third_slice = series.data_points[2]
    third_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    third_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.coral

    third_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    third_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.red
    third_slice.format.line.width = 2.0
    third_slice.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THIN
    third_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT_DOT

    first_label = series.data_points[0].label
    first_label.data_label_format.show_value = True

    second_label = series.data_points[1].label
    second_label.data_label_format.show_value = True
    second_label.data_label_format.show_legend_key = True
    second_label.data_label_format.show_percentage = True

    third_label = series.data_points[2].label
    third_label.data_label_format.show_series_name = True
    third_label.data_label_format.show_percentage = True

    series.labels.default_data_label_format.show_leader_lines = True

    chart.chart_data.series_groups[0].first_slice_angle = 180

    presentation.save("PieChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Kreisdiagramm

Um die Lesbarkeit von Beschriftungen außerhalb des Kreisdiagramms zu verbessern, siehe Formatierung von Führungslinien für ein Beispiel, das die Positionierung von Beschriftungen und die Anpassung von Farbe, Breite, Transparenz und Strichstil der Linien zeigt.

Liniendiagramme erstellen

Liniendiagramme (auch als Liniendiagramme bezeichnet) eignen sich am besten für Situationen, in denen Sie Wertänderungen über die Zeit darstellen möchten. Mit einem Liniendiagramm können Sie große Datenmengen gleichzeitig vergleichen, Änderungen und Trends im Zeitverlauf verfolgen, Anomalien in Datenreihen hervorheben und mehr.

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein Liniendiagramm mit den Standardserien und Kategorien zu erstellen, und speichert die Präsentation anschließend als PPTX.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    line_chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("lineChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Standardmäßig werden die Punkte in einem Liniendiagramm durch gerade, durchgehende Linien verbunden. Wenn Sie die Punkte stattdessen durch Striche verbinden möchten, setzen Sie dash_style auf einen Wert aus LineDashStyle:

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    line_chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 20, 20, 500, 300)

    for series in line_chart.chart_data.series:
        series.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.DASH

Das Ergebnis:

Das Liniendiagramm

Baumkarten erstellen

Baumkarten eignen sich am besten für Verkaufsdaten, wenn Sie die relative Größe von Datenkategorien zeigen und schnell die Aufmerksamkeit auf Elemente lenken möchten, die große Beiträge innerhalb jeder Kategorie leisten.

Dieses Beispiel erstellt eine Baumkarte mit acht Blättern, die in vier Stämme und zwei Zweige gruppiert sind. Die Methode set_grouping_item weist Stämme auf Gruppierungsebene 1 und Zweige auf Ebene 2 zu. Werte bestimmen die relativen Rechteckgrößen, während Kategorienbeschriftungen und übergeordnete Beschriftungen die Hierarchie kennzeichnen.

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.TREEMAP, 20, 20, 500, 300)

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    # Zweig 1
    category_cell = workbook.get_cell(0, "C1", "Leaf1")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem1")
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch1")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C2", "Leaf2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C3", "Leaf3")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem2")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C4", "Leaf4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    # Zweig 2
    category_cell = workbook.get_cell(0, "C5", "Leaf5")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem3")
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch2")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C6", "Leaf6")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C7", "Leaf7")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem4")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C8", "Leaf8")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.TREEMAP)
    series.labels.default_data_label_format.show_category_name = True
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D1", 4)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D2", 5)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D3", 3)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D4", 6)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D5", 9)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D6", 9)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D7", 4)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D8", 3)
    series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)

    series.parent_label_layout = charts.ParentLabelLayoutType.OVERLAPPING

    presentation.save("Treemap.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Die Baumkarte

Wasserfalldiagramme erstellen

Ein Wasserfalldiagramm zeigt, wie positive und negative Änderungen zu einem Endwert beitragen. Beispielsweise kann eine Gewinnaufschlüsselung mit Umsatz beginnen, Kosten abziehen und weiteres Einkommen hinzufügen. Änderungsspalten schweben zwischen dem vorherigen und dem neuen Laufwert, während Gesamtspalten von Null bis zum kumulierten Wert reichen.

Kategorie	Arbeitsbuchwert	Spaltentyp
Umsatz	1000	Zunahme
Verkaufskosten	-400	Abnahme
Bruttogewinn	600	Zwischensumme
Betriebskosten	-200	Abnahme
Sonstiges Einkommen	50	Zunahme
Nettoergebnis	450	Endsumme

Um einen Punkt als Zwischensumme oder Endsumme zu markieren, setzen Sie dessen set_as_total Eigenschaft auf True. Geben Sie den tatsächlichen kumulierten Betrag in die Arbeitsbuchzelle dieses Punktes ein: 600 für Bruttogewinn (1000 - 400) und 450 für Nettoergebnis (600 - 200 + 50). Die Eigenschaft kennzeichnet die Spalte als Summe; sie berechnet oder füllt den Zellenwert nicht. Verwenden Sie nicht Null als Platzhalter und geben Sie keinen weiteren Änderungswert für einen Summenpunkt an. Eine Summenspalte zeigt den kumulierten Wert an, ohne ihn erneut zum laufenden Wert hinzuzufügen.

Dieses vollständige C#‑Beispiel erstellt ein Diagramm mithilfe des Waterfall‑Elements von ChartType, löscht die Standarddaten und füllt das eingebettete Arbeitsbuch. Der Arbeitsblattindex 0 wählt das erste Arbeitsblatt; Spalte A enthält Kategorienamen und Spalte B enthält Werte. Jeder Wert wird mit add_data_point_for_waterfall_series hinzugefügt. Die Null‑basierten Punktindizes 2 und 5 kennzeichnen die Zwischensumme bzw. Endsumme. Das Aktivieren von show_value zeigt die Beträge an den Spalten an. Es ist keine Eingabepräsentation oder Arbeitsmappe erforderlich.

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.WATERFALL, 20, 20, 680, 200)

    chart.has_title = True
    chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Profit breakdown (USD thousands)")
    chart.chart_title.overlay = False
    chart.has_legend = False

    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    workbook.clear(worksheet_index)

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Profit")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.WATERFALL)
    categories = ["Revenue", "Cost of sales", "Gross profit", "Operating expenses", "Other income", "Net profit"]
    values = [1000, -400, 600, -200, 50, 450]

    for i in range(len(categories)):
        category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 0, categories[i])
        chart.chart_data.categories.add(category_cell)
        value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 1, values[i])
        series.data_points.add_data_point_for_waterfall_series(value_cell)

    # Der dritte und der sechste Punkt stellen Gesamtsummen dar, nicht zusätzliche Änderungen.
    series.data_points[2].set_as_total = True
    series.data_points[5].set_as_total = True
    series.show_connector_lines = True
    series.labels.default_data_label_format.show_value = True

    presentation.save("WaterfallChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Setzen Sie die Serien‑Ebene show_connector_lines Eigenschaft auf True, um Linien zwischen aufeinanderfolgenden Spalten anzuzeigen und den Laufwert leichter nachvollziehbar zu machen. Um diese Linien zu verbergen, ersetzen Sie die Zuweisung im Beispiel durch series.show_connector_lines = False vor dem Speichern. Dies ändert nur die Sichtbarkeit der Linien, nicht die Daten oder Summen.

Die gespeicherte Präsentation zeigt einen Bruttogewinn von 600 und ein Nettoergebnis von 450, wobei beide Summen von Null aus beginnen:

Wasserfalldiagramm, das Umsatz, Kosten, Bruttogewinn von 600 und Nettoergebnis von 450 mit Beschriftungen und Verbindungslinien zeigt

Aktiencharts erstellen

Aktiencharts werden verwendet, um Finanzdaten wie Eröffnungs-, Hoch-, Tief- und Schlusskurse darzustellen, was die Analyse von Markttrends und Volatilität unterstützt. Sie bieten wesentliche Einblicke in die Aktienperformance und helfen Investoren sowie Analysten, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieses Beispiel erstellt ein Open‑High‑Low‑Close‑Diagramm mit vier Serien in dieser Reihenfolge und drei Kategorien. Die Eigenschaft has_up_down_bars aktiviert Auf‑/Ab‑Balken, und hi_low_lines_format steuert die Hoch‑Tief‑Linien, die die Preisbereiche anzeigen, während die Linien der einzelnen Serien und die kleinen horizontalen Rasterlinien ausgeblendet werden.

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.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE, 20, 20, 500, 300, False)

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "A")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "B")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "C")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Open")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "High")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 3, "Low")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 4, "Close")
    chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)

    series = chart.chart_data.series[0]
    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 1, 72)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 1, 25)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 1, 38)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)

    series = chart.chart_data.series[1]
    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 2, 172)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 2, 57)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 2, 57)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)

    series = chart.chart_data.series[2]
    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 3, 12)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 3, 12)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 3, 13)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)

    series = chart.chart_data.series[3]
    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 4, 25)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 4, 38)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 4, 50)
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)

    chart.chart_data.series_groups[0].up_down_bars.has_up_down_bars = True
    chart.chart_data.series_groups[0].hi_low_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID

    for stock_series in chart.chart_data.series:
        stock_series.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    chart.axes.vertical_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    presentation.save("Stock-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Aktienchart

Box‑ und Whisker‑Diagramme erstellen

Box‑ und Whisker‑Diagramme werden verwendet, um die Verteilung von Daten darzustellen, indem wichtige statistische Kennzahlen wie Median, Quartile und mögliche Ausreißer zusammengefasst werden. Sie sind besonders nützlich in der explorativen Datenanalyse und bei statistischen Studien, um schnell die Datenvariabilität zu verstehen und Anomalien zu erkennen.

Dieses Beispiel erstellt ein Box‑ und Whisker‑Diagramm aus sechs Werten. Die Eigenschaft quartile_method wählt die exklusive Quartilberechnung. Das Beispiel aktiviert außerdem Mittelwertlinien, Mittelwert‑Markierungen, innere Punkte und Ausreißerpunkte.

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.BOX_AND_WHISKER, 20, 20, 500, 300)

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "A1", "Category 1")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A2", "Category 2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A3", "Category 3")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A4", "Category 4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A5", "Category 5")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A6", "Category 6")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.BOX_AND_WHISKER)

    series.quartile_method = charts.QuartileMethodType.EXCLUSIVE
    series.show_mean_line = True
    series.show_mean_markers = True
    series.show_inner_points = True
    series.show_outlier_points = True

    value_cell = workbook.get_cell(0, "B1", 15)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B2", 41)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B3", 16)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B4", 10)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B5", 23)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B6", 16)
    series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)

    presentation.save("BoxAndWhisker.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Trichterdiagramme erstellen

Trichterdiagramme werden verwendet, um Prozesse zu visualisieren, die sequentielle Phasen umfassen, wobei das Datenvolumen von einer Stufe zur nächsten abnimmt. Sie sind besonders hilfreich zur Analyse von Konversionsraten, zur Identifizierung von Engpässen und zur Verfolgung der Effizienz von Vertriebs‑ oder Marketingprozessen.

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein Trichterdiagramm zur ersten Folie einer bestehenden Präsentation hinzuzufügen. Es ersetzt die Standarddaten durch sechs Kategorien und Werte von 50 bis 500 und speichert anschließend die aktualisierte Präsentation. Die Eingabepäsentation muss mindestens eine Folie enthalten.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation("test.pptx") as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.FUNNEL, 50, 50, 500, 400)

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "A1", "Category 1")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A2", "Category 2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A3", "Category 3")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A4", "Category 4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A5", "Category 5")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(0, "A6", "Category 6")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.FUNNEL)

    value_cell = workbook.get_cell(0, "B1", 50)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B2", 100)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B3", 200)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B4", 300)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B5", 400)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "B6", 500)
    series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)

    presentation.save("Funnel.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Trichterdiagramm

Sonnenstrahl‑Diagramme erstellen

Sonnenstrahl‑Diagramme werden verwendet, um hierarchische Daten zu visualisieren, wobei Ebenen als konzentrische Ringe angezeigt werden. Sie helfen, Teil‑zu‑Ganz‑Beziehungen zu veranschaulichen und eignen sich ideal, um verschachtelte Kategorien und Unterkategorien klar und kompakt darzustellen.

Dieses Beispiel erstellt ein Sonnenstrahl‑Diagramm mit acht Blättern, die in vier Stämme und zwei Zweige gruppiert sind. Die Methode set_grouping_item weist Stämme auf Gruppierungsebene 1 und Zweige auf Ebene 2 zu. Kategorienbeschriftungen identifizieren die Segmente, und die Werte bestimmen ihre relative Größe.

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.SUNBURST, 20, 20, 500, 300)

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    # Zweig 1
    category_cell = workbook.get_cell(0, "C1", "Leaf1")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem1")
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch1")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C2", "Leaf2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C3", "Leaf3")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem2")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C4", "Leaf4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    # Zweig 2
    category_cell = workbook.get_cell(0, "C5", "Leaf5")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem3")
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch2")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C6", "Leaf6")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C7", "Leaf7")
    leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem4")

    category_cell = workbook.get_cell(0, "C8", "Leaf8")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.SUNBURST)
    series.labels.default_data_label_format.show_category_name = True
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D1", 4)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D2", 5)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D3", 3)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D4", 6)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D5", 9)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D6", 9)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D7", 4)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, "D8", 3)
    series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)

    presentation.save("Sunburst.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Sonnenstrahl‑Diagramm

Histogrammdiagramme erstellen

Histogrammdiagramme zeigen, wie numerische Werte über Intervalle (Bins) verteilt sind. Für monatliche Berichte über Auftragsbearbeitungszeiten verwenden Sie dieselbe Bin‑Breite und Schwellenwerte, um die Intervalle konsistent zu halten und Verteilungen leichter vergleichen zu können.

Setzen Sie die horizontale Achse aggregation_type auf einen Modus aus AxisAggregationType. bin_width gilt nur für BY_BIN_WIDTH; number_of_bins gilt nur für BY_NUMBER_OF_BINS. Verwenden Sie AUTOMATIC, um das Diagramm die Bins wählen zu lassen.

Feste Bin‑Breite verwenden

Dieses Beispiel gruppiert Bearbeitungszeiten in 10‑Minuten‑Intervalle, mit separaten Bins für Zeiten bis zu 10 Minuten und über 40 Minuten. Aktivieren Sie diese Bins mit is_underflow_bin und is_overflow_bin. Wenn Sie explizite Schwellenwerte für underflow_bin und overflow_bin angeben, setzen Sie is_automatic_underflow_bin und is_automatic_overflow_bin auf False.

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.HISTOGRAM, 20, 20, 680, 200)

    chart.has_legend = False
    chart.has_title = False

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.HISTOGRAM)
    values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
    for i, value in enumerate(values):
        value_cell = workbook.get_cell(0, i, 0, value)
        series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)

    axis = chart.axes.horizontal_axis
    axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.BY_BIN_WIDTH
    axis.bin_width = 10
    axis.is_underflow_bin = True
    axis.is_automatic_underflow_bin = False
    axis.underflow_bin = 10
    axis.is_overflow_bin = True
    axis.is_automatic_overflow_bin = False
    axis.overflow_bin = 40

    presentation.save("Histogram-bin-width.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Die in PowerPoint angezeigte Präsentation zeigt Bin‑Zahlen von 3, 4, 4, 4 und 2. Der Unterlauf‑Bin enthält 5, 10, 10, daher ist seine Schwelle inklusiv. Der Überlauf‑Bin enthält nur 41, 50, sodass seine Schwelle exklusiv ist; beide Werte gleich 40 bleiben im vorhergehenden Intervall. Die Innen‑Bins enthalten Werte, die größer als ihre untere Grenze und kleiner oder gleich ihrer oberen Grenze sind.

Histogramm mit 10‑Minuten‑Bins und expliziten Unterlauf‑ und Überlauf‑Schwellenwerten

Anzahl der Bins angeben

Für ein festes Detailniveau statt fester Intervalle fordern Sie fünf Bins für dieselben Daten an. Dieses Beispiel deaktiviert Unterlauf‑ und Überlauf‑Bins. Das Diagramm ermittelt die Breite aus dem Datenbereich, sodass die Grenzen zwischen Berichten variieren können.

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.HISTOGRAM, 20, 20, 680, 200)

    chart.has_legend = False
    chart.has_title = False

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.HISTOGRAM)
    values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
    for i, value in enumerate(values):
        value_cell = workbook.get_cell(0, i, 0, value)
        series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)

    axis = chart.axes.horizontal_axis
    axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.BY_NUMBER_OF_BINS
    axis.number_of_bins = 5

    presentation.save("Histogram-bin-count.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Die fünf Bins haben Zahlen von 4, 4, 4, 4 und 1. Vergleichen Sie diese Verteilung mit dem Ergebnis bei fester Breite oben: Die Eingabewerte sind identisch, aber die Grenzen unterscheiden sich.

Histogramm mit fünf Bins, berechnet aus denselben Daten

Radar‑Diagramme erstellen

Radar‑Diagramme werden verwendet, um multivariate Daten in einem zweidimensionalen Format darzustellen, das einen einfachen Vergleich mehrerer Variablen gleichzeitig ermöglicht. Sie sind besonders nützlich, um Muster, Stärken und Schwächen über mehrere Leistungsmetriken oder Attribute hinweg zu identifizieren.

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein Radar‑Diagramm mit den Standardserien und -kategorien zu erstellen, und speichert die Präsentation anschließend als PPTX.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.RADAR, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("Radar-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Radar‑Diagramm

Mehrkategorie‑Diagramme erstellen

Mehrkategorie‑Diagramme werden verwendet, um Daten anzuzeigen, die mehr als eine kategoriale Gruppierung umfassen, sodass Sie Werte über mehrere Dimensionen gleichzeitig vergleichen können. Sie sind besonders hilfreich, wenn Sie Trends und Beziehungen innerhalb komplexer, mehrschichtiger Datensätze analysieren müssen.

Dieses Beispiel erstellt ein gruppiertes Säulendiagramm mit acht Kategorien, die in vier Paare angeordnet sind. Die Methode set_grouping_item gibt jedem Paar eine gemeinsame Beschriftung auf Gruppierungsebene 1, wodurch eine Kategorienachse mit individuellen und Gruppen‑Beschriftungen entsteht.

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
    workbook.clear(0)

    worksheet_index = 0

    category_cell = workbook.get_cell(0, "c2", "A")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group1")
    category_cell = workbook.get_cell(0, "c3", "B")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "c4", "C")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group2")
    category_cell = workbook.get_cell(0, "c5", "D")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "c6", "E")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group3")
    category_cell = workbook.get_cell(0, "c7", "F")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, "c8", "G")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group4")
    category_cell = workbook.get_cell(0, "c9", "H")
    category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.get_cell(0, "D1", "Series 1")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D2", 10)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D3", 20)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D4", 30)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D5", 40)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D6", 50)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D7", 60)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D8", 70)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D9", 80)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

    presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Mehrkategorie‑Diagramm

Karten‑Diagramme erstellen

Karten‑Diagramme werden verwendet, um geografische Daten zu visualisieren, indem Informationen bestimmten Orten wie Ländern, Bundesländern oder Städten zugeordnet werden. Sie sind besonders nützlich, um regionale Trends, demografische Daten und räumliche Verteilungen klar und ansprechend darzustellen.

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein Karten‑Diagramm mit den Standardgeodaten zu erstellen und speichert es zur Ansicht in PowerPoint.

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.MAP, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("mapChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Ergebnis:

Das Karten‑Diagramm

Note

Das obige Bild zeigt die gespeicherte Präsentation, die in PowerPoint geöffnet wurde. Aspose.Slides schreibt das Karten‑Diagramm und seine Daten korrekt, aber es zeichnet selbst keine Karten‑Diagramme: Wenn eine Folie mit einem solchen Diagramm zu einem Bild gerendert oder in PDF oder SVG konvertiert wird, erscheint der Diagrammbereich leer. Andere Formen auf derselben Folie bleiben unverändert.

Kombinations‑Diagramme erstellen

Ein Kombinations‑Diagramm (oder Combo‑Diagramm) kombiniert zwei oder mehr Diagrammtypen in einem einzigen Diagramm. Dieses Diagramm ermöglicht es, Unterschiede zwischen zwei oder mehr Datensätzen hervorzuheben, zu vergleichen oder zu untersuchen und hilft, Beziehungen zwischen ihnen zu identifizieren.

Das Kombinations‑Diagramm

Dieses Beispiel kombiniert zwei gruppierte Säulensereien mit einer Liniensereie über vier Kategorien. Die Säulen verwenden die primäre vertikale Achse, während plot_on_second_axis die Linie auf eine sekundäre vertikale Achse rechts legt. Die Hilfsfunktionen konfigurieren Titel, Legende, Achsenbeschriftungen und Rasterlinien.

import aspose.pydrawing as draw
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

def create_combo_chart():
    with slides.Presentation() as presentation:
        chart = create_chart_with_first_series(presentation.slides[0])

        add_second_series_to_chart(chart)
        add_third_series_to_chart(chart)

        set_primary_axes_format(chart)
        set_secondary_axes_format(chart)

        presentation.save("combo-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

def create_chart_with_first_series(slide):
    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 600, 400)

    chart.has_title = True
    chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Chart Title")
    chart.chart_title.overlay = False
    portion_format = chart.chart_title.text_frame_for_overriding.paragraphs[0].paragraph_format.default_portion_format
    portion_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
    portion_format.font_height = 18

    chart.legend.position = charts.LegendPositionType.BOTTOM
    chart.legend.text_format.portion_format.font_height = 12

    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 0, "Category 4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    series.parent_series_group.overlap = -25
    series.parent_series_group.gap_width = 220

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 4.3)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 2.5)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 3.5)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 1, 4.5)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

    return chart

def add_second_series_to_chart(chart):
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)

    series.parent_series_group.overlap = -25
    series.parent_series_group.gap_width = 220

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 2, 2.4)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 4.4)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 1.8)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 2, 2.8)
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

def add_third_series_to_chart(chart):
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    worksheet_index = 0

    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.LINE)

    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, 2.0)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 2.0)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 3.0)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 3, 5.0)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    series.plot_on_second_axis = True

def set_primary_axes_format(chart):
    horizontal_axis = chart.axes.horizontal_axis
    horizontal_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
    horizontal_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(horizontal_axis, "X Axis")

    vertical_axis = chart.axes.vertical_axis
    vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
    vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(vertical_axis, "Y Axis 1")

    major_grid_lines_format = vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format
    major_grid_lines_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    major_grid_lines_format.solid_fill_color.color = draw.Color.from_argb(217, 217, 217)

def set_secondary_axes_format(chart):
    secondary_horizontal_axis = chart.axes.secondary_horizontal_axis
    secondary_horizontal_axis.position = charts.AxisPositionType.BOTTOM
    secondary_horizontal_axis.cross_type = charts.CrossesType.MAXIMUM
    secondary_horizontal_axis.is_visible = False
    secondary_horizontal_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
    secondary_horizontal_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    secondary_vertical_axis = chart.axes.secondary_vertical_axis
    secondary_vertical_axis.position = charts.AxisPositionType.RIGHT
    secondary_vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
    secondary_vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
    secondary_vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
    secondary_vertical_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(secondary_vertical_axis, "Y Axis 2")

def set_axis_title(axis, axis_title):
    axis.has_title = True
    axis.title.overlay = False
    title_portion_format = axis.title.add_text_frame_for_overriding(axis_title).paragraphs[0].paragraph_format.default_portion_format
    title_portion_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
    title_portion_format.font_height = 12


create_combo_chart()

Diagramme aktualisieren

Aspose.Slides für Python via .NET ermöglicht es, PowerPoint‑Diagramme zu aktualisieren, indem Diagrammdaten, Formatierungen und Stile geändert werden. Diese Funktionalität vereinfacht das Aktualisieren von Präsentationen mit dynamischen Inhalten und stellt sicher, dass Diagramme aktuelle Daten und visuelle Standards genau widerspiegeln.

Dieses Beispiel aktualisiert das Diagramm mit dem Namen “My chart” auf der ersten Folie einer bestehenden Präsentation. Es erfordert zwei Spaltenserien mit jeweils drei Datenpunkten, wobei Kategorienbeschriftungen in Spalte A und Seriennamen in der ersten Zeile des ersten Arbeitsblatts stehen. Das Beispiel verwendet get_cell zum Ändern von Arbeitsbuchzellen, aktualisiert Serienwerte, fügt eine dritte Serie hinzu und ändert das Diagramm zu gruppierten Zylinder‑diagrammen über type.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

chart_name = "My chart"

with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    for shape in slide.shapes:
        if isinstance(shape, charts.Chart) and shape.name == chart_name:
            chart = shape
            worksheet_index = 0

            workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

            workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Modified Category 1")
            workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Modified Category 2")

            series = chart.chart_data.series[0]

            workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "New_Series 1")
            series.data_points[0].value.data = 90
            series.data_points[1].value.data = 123
            series.data_points[2].value.data = 44

            series = chart.chart_data.series[1]

            workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "New_Series 2")
            series.data_points[0].value.data = 23
            series.data_points[1].value.data = 67
            series.data_points[2].value.data = 99

            series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
            series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

            value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, 20)
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
            value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 50)
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
            value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 30)
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

            chart.type = charts.ChartType.CLUSTERED_CYLINDER

    presentation.save("AsposeChartModified.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Datenbereich für ein Diagramm festlegen

Um den bereits von einem vorhandenen Diagramm genutzten Bereich zu prüfen, siehe Retrieve a Chart’s Data Range.

Aspose.Slides für Python via .NET bietet die Flexibilität, einen spezifischen Datenbereich aus einem Arbeitsblatt als Quelle für die Diagrammdaten festzulegen. Das bedeutet, dass Sie einen Teil Ihres Arbeitsblatts direkt dem Diagramm zuordnen können, sodass Sie steuern, welche Zellen zu den Serien und Kategorien des Diagramms beitragen. Dadurch können Sie Ihre Diagramme einfach aktualisieren und mit den neuesten Datenänderungen im Arbeitsblatt synchronisieren, sodass Ihre PowerPoint‑Präsentationen aktuelle und genaue Informationen widerspiegeln.

Dieses Beispiel verwendet set_range, um die Datenquelle des Diagramms mit dem Namen “My chart” auf der ersten Folie einer bestehenden Präsentation auf Sheet1!A1:B4 zu setzen. Das Diagramm‑Arbeitsbuch muss dieses Arbeitsblatt sowie einen gefüllten Bereich mit einer Serienüberschrift in der ersten Zeile, Kategorienbeschriftungen in Spalte A und drei Werten in Spalte B enthalten.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

chart_name = "My chart"

with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    for shape in slide.shapes:
        if isinstance(shape, charts.Chart) and shape.name == chart_name:
            chart = shape
            chart.chart_data.set_range("Sheet1!A1:B4")

    presentation.save("SetDataRange.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Standard‑Markierungen in Diagrammen verwenden

Wenn Sie Standard‑Markierungen in Diagrammen verwenden, erhält jede Diagrammserie automatisch ein anderes Standardsymbol für die Markierung.

Dieses Beispiel verwendet add_chart, um ein Diagramm mit zwei Liniensereien und einer Legende zu erstellen. Die marker Einstellungen behalten die automatisch zugewiesenen Markierungssymbole bei. Die erste Serie enthält einen negativen Wert und einen fehlenden Wert, dargestellt durch None, während die zweite für jede Kategorie einen Wert hat.

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_WITH_MARKERS, 10, 10, 400, 400)

    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "C1")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 1, 24)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "C2")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 1, 23)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "C3")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 1, -10)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    category_cell = workbook.get_cell(0, 4, 0, "C4")
    chart.chart_data.categories.add(category_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 4, 1, None)
    series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "Series 2")
    second_series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

    value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 2, 30)
    second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 2, 10)
    second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 2, 60)
    second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
    value_cell = workbook.get_cell(0, 4, 2, 40)
    second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    chart.has_legend = True
    chart.legend.overlay = False

    presentation.save("DefaultMarkersInChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

FAQ

Welche Diagrammtypen werden von Aspose.Slides für Python via .NET unterstützt?

Aspose.Slides für Python via .NET unterstützt eine breite Palette von Diagrammtypen, darunter Balken, Linie, Kreis, Fläche, Scatter, Histogramm, Radar und viele mehr. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, den am besten geeigneten Diagrammtyp für Ihre Datenvisualisierungsbedürfnisse auszuwählen.

Wie füge ich ein neues Diagramm zu einer Folie hinzu?

Um ein Diagramm hinzuzufügen, erstellen Sie zunächst eine Instanz der Presentation‑Klasse, rufen die gewünschte Folie über deren Index ab und rufen dann die Methode zum Hinzufügen eines Diagramms auf, wobei Sie den Diagrammtyp und die Anfangsdaten angeben. Dieser Vorgang integriert das Diagramm direkt in Ihre Präsentation.

Wie kann ich die in einem Diagramm angezeigten Daten aktualisieren?

Sie können die Daten eines Diagramms aktualisieren, indem Sie auf das zugehörige Daten‑Arbeitsbuch (ChartDataWorkbook) zugreifen, die Standardserien und -kategorien löschen und anschließend Ihre eigenen Daten hinzufügen. So können Sie das Diagramm programmgesteuert aktualisieren, um die neuesten Daten widerzuspiegeln.

Ist es möglich, das Aussehen des Diagramms anzupassen?

Ja, Aspose.Slides für Python via .NET bietet umfangreiche Anpassungsoptionen. Sie können Farben, Schriftarten, Beschriftungen, Legenden und andere Formatelemente ändern, um das Aussehen des Diagramms an Ihre speziellen Designanforderungen anzupassen.

Diagrammtypen