Crear o actualizar gráficos de presentación PowerPoint en Python
Visión general
Este artículo ofrece una guía completa sobre cómo crear y personalizar gráficos utilizando Aspose.Slides for Python via .NET. Aprenderá a añadir programáticamente un gráfico a una diapositiva, rellenarlo con datos y aplicar diversas opciones de formato para adaptarlo a sus requisitos de diseño específicos. A lo largo del artículo, los ejemplos de código detallados ilustran cada paso, desde la inicialización de la presentación y el objeto gráfico hasta la configuración de series, ejes y leyendas. Siguiendo esta guía, obtendrá una comprensión sólida de cómo integrar la generación dinámica de gráficos en sus aplicaciones Python, optimizando el proceso de creación de presentaciones basadas en datos.
Crear un gráfico
Los gráficos ayudan a las personas a visualizar rápidamente los datos y obtener ideas que pueden no ser evidentes de inmediato a partir de una tabla o una hoja de cálculo.
¿Por qué crear gráficos?
Al usar gráficos, puede:
- agregar, condensar o resumir grandes cantidades de datos en una única diapositiva de una presentación;
- revelar patrones y tendencias en los datos;
- deducir la dirección y el impulso de los datos a lo largo del tiempo o respecto a una unidad de medida específica;
- detectar valores atípicos, aberraciones, desviaciones, errores y datos sin sentido;
- comunicar o presentar datos complejos.
En PowerPoint, puede crear gráficos mediante la función Insertar, que proporciona plantillas para diseñar muchos tipos de gráficos. Con Aspose.Slides, puede crear tanto gráficos habituales (basados en tipos de gráficos populares) como gráficos personalizados.
Note
Utilice la ChartType enumeración bajo el módulo aspose.slides.charts. Los valores de esta enumeración corresponden a diferentes tipos de gráficos.Crear gráficos de columnas agrupadas
Este ejemplo usa add_chart para crear un gráfico de columnas agrupadas que compara dos series en tres categorías. Las series utilizan rellenos rojo y verde, y las etiquetas individuales muestran nombres de categoría, nombres de serie y valores. El índice de la hoja de cálculo 0 se refiere a la primera hoja del libro de trabajo incrustado del gráfico.
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)
El resultado:
Crear gráficos de dispersión
Los gráficos de dispersión (también conocidos como diagramas de dispersión o gráficos x‑y) se utilizan a menudo para comprobar patrones o demostrar correlaciones entre dos variables.
Use un gráfico de dispersión cuando:
- Disponga de datos numéricos emparejados.
- Tenga dos variables que se relacionen bien entre sí.
- Desee determinar si las dos variables están relacionadas.
- Posea una variable independiente que tenga varios valores para una variable dependiente.
Este ejemplo traza dos conjuntos de valores x‑y. La primera serie usa líneas rectas con marcadores de estrella, mientras que la segunda usa líneas suaves con marcadores de círculo; ambas utilizan un size de 10. La propiedad symbol controla la forma del marcador.
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)
El resultado:
Crear gráficos de sectores
Los gráficos de sectores se usan mejor para mostrar la relación parte‑todo en los datos, especialmente cuando los datos contienen etiquetas categóricas con valores numéricos. Sin embargo, si sus datos contienen muchas partes o etiquetas, quizá prefiera un gráfico de barras.
Este ejemplo crea un gráfico de sectores con tres valores trimestrales. Cada porción tiene un relleno y un borde personalizados, y las etiquetas muestran diferentes combinaciones de valores, porcentajes e información de serie. La propiedad first_slice_angle establece que la primera porción comience en 180 grados.
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)
El resultado:
Crear gráficos de líneas
Los gráficos de líneas (también conocidos como diagramas de líneas) se utilizan mejor cuando desea demostrar cambios en el valor a lo largo del tiempo. Con un gráfico de líneas, puede comparar una gran cantidad de datos a la vez, seguir cambios y tendencias a lo largo del tiempo, resaltar anomalías en series de datos y más.
Este ejemplo usa add_chart para crear un gráfico de líneas con series y categorías predeterminadas, y luego guarda la presentación como 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)
Por defecto, los puntos de un gráfico de líneas se unen mediante líneas rectas continuas. Si desea que los puntos se unan mediante guiones, establezca dash_style a un valor de 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
El resultado:
Crear gráficos de mapa de árbol
Los gráficos de mapa de árbol se usan mejor para datos de ventas cuando desea mostrar el tamaño relativo de las categorías de datos y llamar rápidamente la atención sobre los elementos que son grandes contribuyentes dentro de cada categoría.
Este ejemplo crea un mapa de árbol con ocho hojas agrupadas en cuatro troncos y dos ramas. El método set_grouping_item asigna troncos en el nivel de agrupación 1 y ramas en el nivel 2. Los valores determinan el tamaño relativo de los rectángulos, mientras que las etiquetas de categoría y las etiquetas superpuestas de los padres identifican la jerarquía.
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)
# Rama 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)
# Rama 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)
El resultado:
Crear gráficos de cascada
Un gráfico de cascada muestra cómo los cambios positivos y negativos contribuyen a un valor final. Por ejemplo, un desglose de beneficios puede comenzar con los ingresos, restar los costes y añadir otros ingresos. Las columnas de cambio flotan entre el valor acumulado anterior y el nuevo, mientras que las columnas totales se extienden desde cero hasta el valor acumulado.
El siguiente ejemplo usa cantidades en miles de dólares estadounidenses:
| Categoría | Valor del libro | Tipo de columna |
|---|---|---|
| Ingresos | 1000 | Incremento |
| Coste de ventas | -400 | Decremento |
| Beneficio bruto | 600 | Total intermedio |
| Gastos operativos | -200 | Decremento |
| Otros ingresos | 50 | Incremento |
| Beneficio neto | 450 | Total final |
Para marcar un punto como total intermedio o final, establezca su propiedad set_as_total a True. Proporcione la cantidad acumulada real en la celda del libro de ese punto: 600 para beneficio bruto (1000 - 400) y 450 para beneficio neto (600 - 200 + 50). La propiedad marca la columna como total; no calcula ni rellena el valor de la celda. No use cero como marcador de posición ni proporcione otro cambio para un punto total. Una columna total muestra el valor acumulado sin añadirlo nuevamente al valor en curso.
Este ejemplo completo en C# crea un gráfico usando el miembro Waterfall de ChartType, borra los datos predeterminados y rellena el libro de trabajo incrustado. El índice de hoja de cálculo 0 selecciona la primera hoja; la columna A contiene los nombres de categoría y la columna B contiene los valores. Cada celda de valor se añade con add_data_point_for_waterfall_series. Los índices de punto basados en cero 2 y 5 identifican los totales intermedios y finales. Habilitar show_value muestra las cantidades en las columnas. No se necesita una presentación o libro de trabajo de entrada.
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)
# Los puntos tercero y sexto representan totales, no cambios adicionales.
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)
Establezca la propiedad de nivel de serie show_connector_lines a True para mostrar líneas que unen columnas consecutivas y facilitar el seguimiento del valor en curso. Para ocultar estas líneas, reemplace la asignación del ejemplo por series.show_connector_lines = False antes de guardar. Esto solo cambia la visibilidad de la línea, no los datos ni los totales.
La presentación guardada muestra un beneficio bruto de 600 y un beneficio neto de 450, ambos totales partiendo de cero:
Crear gráficos de bolsa
Los gráficos de bolsa se utilizan para mostrar datos financieros como precios de apertura, máximo, mínimo y cierre, ayudando a analizar tendencias del mercado y volatilidad. Ofrecen información esencial sobre el rendimiento de las acciones, facilitando a inversores y analistas la toma de decisiones informadas.
Este ejemplo crea un gráfico OHLC (apertura‑alto‑bajo‑cierre) con cuatro series en ese orden y tres categorías. La propiedad has_up_down_bars habilita las barras de subida/bajada, y hi_low_lines_format controla las líneas alto‑bajo que muestran los rangos de precios, mientras que las líneas de las series individuales y las líneas de cuadrícula horizontales menores están ocultas.
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)
El resultado:
Crear gráficos de caja y bigotes
Los gráficos de caja y bigotes se utilizan para mostrar la distribución de los datos mediante la resumición de medidas estadísticas clave, como la mediana, los cuartiles y los posibles valores atípicos. Son especialmente útiles en el análisis exploratorio de datos y estudios estadísticos para comprender rápidamente la variabilidad y detectar anomalías.
Este ejemplo crea un gráfico de caja y bigotes a partir de seis valores. La propiedad quartile_method selecciona el cálculo exclusivo de cuartiles. El ejemplo también habilita líneas de media, marcadores de media, puntos internos y puntos atípicos.
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)
Crear gráficos de embudo
Los gráficos de embudo se utilizan para visualizar procesos que involucran etapas secuenciales, donde el volumen de datos disminuye a medida que avanza de un paso al siguiente. Son especialmente útiles para analizar tasas de conversión, identificar cuellos de botella y seguir la eficiencia de procesos de venta o marketing.
Este ejemplo usa add_chart para añadir un gráfico de embudo a la primera diapositiva de una presentación existente. Reemplaza los datos predeterminados con seis categorías y valores que van de 50 a 500, y luego guarda la presentación actualizada. La presentación de entrada debe contener al menos una diapositiva.
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)
El resultado:
Crear gráficos radiales
Los gráficos radiales se utilizan para visualizar datos jerárquicos, mostrando los niveles como anillos concéntricos. Ayudan a ilustrar relaciones parte‑todo y son ideales para representar categorías y subcategorías anidadas de forma clara y compacta.
Este ejemplo crea un gráfico radial con ocho hojas agrupadas en cuatro troncos y dos ramas. El método set_grouping_item asigna troncos en el nivel de agrupación 1 y ramas en el nivel 2. Las etiquetas de categoría identifican los segmentos y los valores determinan sus tamaños relativos.
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)
# Rama 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)
# Rama 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)
El resultado:
Crear histogramas
Los histogramas se utilizan para representar la distribución de datos numéricos agrupando los valores en intervalos o “cajas”. Son particularmente útiles para identificar patrones como frecuencia, sesgo y dispersión, y para detectar valores atípicos en un conjunto de datos.
Este ejemplo crea un histograma a partir de seis valores numéricos, incluidos valores negativos. Establecer aggregation_type a automático permite que el gráfico determine los intervalos usados para mostrar la distribución.
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, 500, 300)
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)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A1", 15)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A2", -41)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A3", 16)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A4", 10)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A5", -23)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "A6", 16)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
chart.axes.horizontal_axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.AUTOMATIC
presentation.save("Histogram.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
El resultado:
Crear gráficos de radar
Los gráficos de radar se utilizan para mostrar datos multivariantes en un formato bidimensional, permitiendo comparar fácilmente varias variables simultáneamente. Son especialmente útiles para identificar patrones, fortalezas y debilidades en múltiples métricas o atributos de rendimiento.
Este ejemplo usa add_chart para crear un gráfico de radar con la serie y categorías predeterminadas, y luego guarda la presentación como 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)
El resultado:
Crear gráficos de múltiples categorías
Los gráficos de múltiples categorías se utilizan para visualizar datos que implican más de un agrupamiento categórico, permitiendo comparar valores a través de varias dimensiones simultáneamente. Son especialmente útiles cuando es necesario analizar tendencias y relaciones dentro de conjuntos de datos complejos y multilayer.
Este ejemplo crea un gráfico de columnas agrupadas con ocho categorías dispuestas en cuatro pares. El método set_grouping_item asigna a cada par una etiqueta compartida en el nivel de agrupación 1, produciendo un eje de categorías con etiquetas individuales y de grupo.
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)
El resultado:
Crear gráficos de mapa
Los gráficos de mapa se utilizan para visualizar datos geográficos asignando información a ubicaciones específicas como países, estados o ciudades. Son particularmente útiles para analizar tendencias regionales, datos demográficos y distribuciones espaciales de forma clara y visualmente atractiva.
Este ejemplo usa add_chart para crear un gráfico de mapa con los datos geográficos predeterminados y lo guarda para su visualización en 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)
El resultado:
Note
La imagen anterior muestra la presentación guardada abierta en PowerPoint. Aspose.Slides escribe el gráfico de mapa y sus datos correctamente, pero no dibuja los gráficos de mapa por sí mismo: cuando una diapositiva que contiene uno se renderiza a una imagen o se convierte a PDF o SVG, el área del gráfico aparece vacía. Otras formas en la misma diapositiva no se ven afectadas.Crear gráficos combinados
Un gráfico combinado (o gráfico combo) combina dos o más tipos de gráficos en un solo gráfico. Este gráfico le permite resaltar, comparar o examinar diferencias entre dos o más conjuntos de datos, ayudándole a identificar relaciones entre ellos.
Este ejemplo combina dos series de columnas agrupadas con una serie de líneas en cuatro categorías. Las columnas usan el eje vertical primario, mientras que plot_on_second_axis coloca la línea en un eje vertical secundario a la derecha. Las funciones auxiliares configuran el título, la leyenda, las etiquetas de los ejes y las líneas de cuadrícula.
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()
Actualizar gráficos
Aspose.Slides for Python via .NET le permite actualizar gráficos de PowerPoint modificando los datos del gráfico, el formato y el estilo. Esta funcionalidad simplifica el proceso de mantener las presentaciones actualizadas con contenido dinámico y garantiza que los gráficos reflejen con precisión los datos actuales y los estándares visuales.
Este ejemplo actualiza el gráfico llamado “My chart” en la primera diapositiva de una presentación existente. Requiere dos series de columnas con tres puntos de datos cada una, con etiquetas de categoría en la columna A y nombres de serie en la primera fila de la primera hoja de cálculo. El ejemplo usa get_cell para cambiar celdas del libro, actualiza los valores de las series, añade una tercera serie y cambia el gráfico a cilindros agrupados mediante 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)
Definir rango de datos para un gráfico
Para inspeccionar el rango ya usado por un gráfico existente, vea Retrieve a Chart’s Data Range.
Aspose.Slides for Python via .NET ofrece la flexibilidad de definir un rango de datos específico de una hoja de cálculo como origen para los datos de su gráfico. Esto significa que puede mapear directamente una parte de su hoja a el gráfico, controlando qué celdas contribuyen a las series y categorías del gráfico. Como resultado, puede actualizar y sincronizar fácilmente sus gráficos con los últimos cambios de datos en su hoja, asegurando que sus presentaciones de PowerPoint reflejen información actual y precisa.
Este ejemplo usa set_range para establecer la fuente de datos del gráfico llamado “My chart” en la primera diapositiva de una presentación existente a Sheet1!A1:B4. El libro de trabajo del gráfico debe contener esa hoja y un rango poblado con un encabezado de serie en la primera fila, etiquetas de categoría en la columna A y tres valores en la columna B.
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)
Usar marcadores predeterminados en gráficos
Cuando usa marcadores predeterminados en gráficos, a cada serie del gráfico se le asigna automáticamente un símbolo de marcador diferente.
Este ejemplo usa add_chart para crear un gráfico con dos series de líneas y una leyenda. Los ajustes de marker conservan los símbolos de marcador asignados automáticamente. La primera serie incluye un valor negativo y un valor ausente, representado por None, mientras que la segunda tiene un valor para cada categoría.
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)
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de gráficos admite Aspose.Slides for Python via .NET?
Aspose.Slides for Python via .NET admite una amplia gama de tipos de gráficos, incluidos barra, línea, sector, área, dispersión, histograma, radar y muchos más. Esta flexibilidad le permite elegir el tipo de gráfico más adecuado para sus necesidades de visualización de datos.
¿Cómo añado un nuevo gráfico a una diapositiva?
Para añadir un gráfico, primero crea una instancia de la clase Presentation, recupera la diapositiva deseada usando su índice y luego llama al método para añadir un gráfico, especificando el tipo de gráfico y los datos iniciales. Este proceso integra el gráfico directamente en su presentación.
¿Cómo puedo actualizar los datos mostrados en un gráfico?
Puede actualizar los datos de un gráfico accediendo a su libro de datos (ChartDataWorkbook), borrando cualquier serie y categoría predeterminada y añadiendo sus datos personalizados. Esto le permite refrescar programáticamente el gráfico para reflejar los datos más recientes.
¿Es posible personalizar la apariencia del gráfico?
Sí, Aspose.Slides for Python via .NET ofrece amplias opciones de personalización. Puede modificar colores, fuentes, etiquetas, leyendas y otros elementos de formato para adaptar la apariencia del gráfico a sus requisitos de diseño específicos.