Python में PowerPoint प्रस्तुति चार्ट बनाएं या अपडेट करें
अवलोकन
यह लेख Aspose.Slides for Python via .NET का उपयोग करके चार्ट बनाने और अनुकूलित करने के बारे में एक व्यापक मार्गदर्शिका प्रदान करता है। आप सीखेंगे कि कैसे प्रोग्रामेटिक रूप से स्लाइड में चार्ट जोड़ें, डेटा से उसे भरें, और विभिन्न फ़ॉर्मैटिंग विकल्प लागू करके अपने विशिष्ट डिज़ाइन आवश्यकताओं को पूरा करें। लेख के दौरान विस्तृत कोड उदाहरण प्रत्येक चरण को दर्शाते हैं, प्रस्तुति और चार्ट ऑब्जेक्ट को इनिशियलाइज़ करने से लेकर सीरीज़, अक्ष, और लीज़ेंड को कॉन्फ़िगर करने तक। इस मार्गदर्शिका का पालन करके आप अपने Python एप्लिकेशन्स में डायनेमिक चार्ट जेनरेशन को एकीकृत करने की ठोस समझ प्राप्त करेंगे, जिससे डेटा‑ड्रिवेन प्रस्तुतियों का निर्माण सरल हो जाएगा।
एक चार्ट बनाएं
चार्ट लोगों को डेटा को जल्दी विज़ुअलाइज़ करने और उन अंतर्दृष्टियों को प्राप्त करने में मदद करते हैं जो तालिका या स्प्रेडशीट से तुरंत स्पष्ट नहीं होतीं।
चार्ट क्यों बनाएं?
चार्ट का उपयोग करके आप:
- प्रस्तुति में एक ही स्लाइड पर बड़ी मात्रा में डेटा को एकत्र, संक्षिप्त या सारांशित कर सकते हैं;
- डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों को उजागर कर सकते हैं;
- समय के साथ या किसी विशिष्ट माप इकाई के संदर्भ में डेटा की दिशा और गति का अनुमान लगा सकते हैं;
- अपवर्जन, विसंगतियों, त्रुटियों और असंगत डेटा को पहचान सकते हैं;
- जटिल डेटा को संप्रेषित या प्रस्तुत कर सकते हैं।
PowerPoint में आप Insert फ़ंक्शन के माध्यम से कई प्रकार के चार्ट टेम्पलेट का उपयोग करके चार्ट बना सकते हैं। Aspose.Slides का उपयोग करके आप सामान्य चार्ट (लोकप्रिय चार्ट प्रकारों पर आधारित) और कस्टम चार्ट दोनों बना सकते हैं।
Note
Use the ChartType enumeration under the aspose.slides.charts module. The values in this enumeration correspond to different chart types.क्लस्टर्ड कॉलम चार्ट बनाएं
यह उदाहरण add_chart का उपयोग करके एक क्लस्टर्ड कॉलम चार्ट बनाता है जो तीन श्रेणियों में दो सीरीज़ की तुलना करता है। सीरीज़ लाल और हरे फ़िल्स का उपयोग करती हैं, और व्यक्तिगत लेबल श्रेणी नाम, सीरीज़ नाम, और मान दर्शाते हैं। वर्कशीट इंडेक्स 0 एम्बेडेड चार्ट वर्कबुक की पहली शीट को संदर्भित करता है।
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)
परिणाम:
स्कैटर चार्ट बनाएं
स्कैटर चार्ट (जिसे स्कैटर प्लॉट या x‑y ग्राफ़ भी कहा जाता है) अक्सर दो वेरिएबल्स के बीच पैटर्न या सहसंबंध जांचने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
स्कैटर चार्ट का उपयोग तब करें जब:
- आपके पास युग्मित संख्यात्मक डेटा हो।
- दो वेरिएबल्स एक-दूसरे के साथ अच्छी तरह जुड़ते हों।
- आप यह निर्धारित करना चाहते हों कि दोनों वेरिएबल्स संबंधित हैं या नहीं।
- आपके पास एक स्वतंत्र वेरिएबल हो जिसके कई मान एक निर्भर वेरिएबल के लिए हों।
यह उदाहरण दो सेट x‑y मानों को प्लॉट करता है। पहली सीरीज़ स्टार मार्कर के साथ सीधी रेखाएँ उपयोग करती है, जबकि दूसरी स्मूद रेखाएँ सर्कल मार्कर के साथ; दोनों का size 10 है। symbol प्रॉपर्टी मार्कर आकार को नियंत्रित करती है।
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)
परिणाम:
पाई चार्ट बनाएं
पाई चार्ट डेटा में भाग‑से‑पूरा संबंध दिखाने के लिए सबसे उपयुक्त होते हैं, विशेषकर जब डेटा में श्रेणीबद्ध लेबल के साथ संख्यात्मक मान हों। हालांकि, यदि आपके डेटा में कई भाग या लेबल हों, तो आप बार चार्ट पर विचार कर सकते हैं।
यह उदाहरण तीन तिमाही मानों के साथ एक पाई चार्ट बनाता है। प्रत्येक स्लाइस का कस्टम फ़िल और बॉर्डर है, और लेबल विभिन्न संयोजनों में मान, प्रतिशत, और सीरीज़ जानकारी दिखाते हैं। first_slice_angle प्रॉपर्टी पहला स्लाइस 180 डिग्री से शुरू करती है।
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)
परिणाम:
लेबल को पाई के बाहर पढ़ने योग्य बनाने के लिए, उदाहरण देखें Format Leader Lines जो लेबल की स्थिति और लाइनों के रंग, चौड़ाई, पारदर्शिता, तथा डैश शैली को कस्टमाइज़ करता है।
लाइन चार्ट बनाएं
लाइन चार्ट (जिसे लाइन ग्राफ़ भी कहा जाता है) उन स्थितियों में सबसे उपयुक्त होते हैं जहाँ आप समय के साथ मान में बदलाव दिखाना चाहते हैं। लाइन चार्ट के साथ आप बड़ी मात्रा में डेटा को एक साथ तुलना कर सकते हैं, समय के साथ बदलाव और प्रवृत्तियों को ट्रैक कर सकते हैं, डेटा सीरीज़ में विसंगतियों को उजागर कर सकते हैं, आदि।
यह उदाहरण add_chart का उपयोग करके डिफ़ॉल्ट सीरीज़ और श्रेणियों के साथ एक लाइन चार्ट बनाता है, फिर प्रस्तुति को PPTX के रूप में सहेजता है।
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)
डिफ़ॉल्ट रूप से, लाइन चार्ट के बिंदु सीधी निरंतर रेखाओं से जुड़े होते हैं। यदि आप बिंदुओं को डैश के साथ जोड़ना चाहते हैं, तो dash_style को LineDashStyle के किसी मान पर सेट करें:
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
परिणाम:
ट्री मैप चार्ट बनाएं
ट्री मैप चार्ट बिक्री डेटा के लिए उपयोगी होते हैं जब आप डेटा श्रेणियों के सापेक्ष आकार दिखाना चाहते हैं और प्रत्येक श्रेणी के भीतर बड़े योगदानकर्ता आइटम पर जल्दी ध्यान आकर्षित करना चाहते हैं।
यह उदाहरण चार टोकरे (stems) और दो शाखाओं (branches) में समूहित आठ लीफ़ के साथ एक ट्री मैप बनाता है। set_grouping_item मेथड समूह स्तर 1 पर टोकरे और स्तर 2 पर शाखाएं असाइन करता है। मान सापेक्ष आयत आकार निर्धारित करते हैं, जबकि श्रेणी लेबल और ओवरलैपिंग पैरेंट लेबल पदानुक्रम को पहचानते हैं।
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)
# शाखा 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)
# शाखा 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)
परिणाम:
वॉटरफ़ॉल चार्ट बनाएं
वॉटरफ़ॉल चार्ट दिखाता है कि सकारात्मक और नकारात्मक बदलाव अंतिम मान में कैसे योगदान देते हैं। उदाहरण के लिए, लाभ विभाजन राजस्व से शुरू हो सकता है, लागत घटाई जा सकती है, और अन्य आय जोड़ी जा सकती है। परिवर्तन कॉलम पिछले और नए रनिंग मान के बीच तैरते हैं, जबकि कुल कॉलम शून्य से संचित मान तक विस्तारित होते हैं।
नीचे दिया गया उदाहरण हजारों US डॉलर में राशि का उपयोग करता है:
| श्रेणी | वर्कबुक मान | स्तंभ प्रकार |
|---|---|---|
| राजस्व | 1000 | Increase |
| बिक्री लागत | -400 | Decrease |
| सकल लाभ | 600 | Intermediate total |
| परिचालन खर्च | -200 | Decrease |
| अन्य आय | 50 | Increase |
| शुद्ध लाभ | 450 | Final total |
बिंदु को इंटरमीडिएट या फ़ाइनल टोटल के रूप में चिह्नित करने के लिए, उसका set_as_total प्रॉपर्टी True सेट करें। उस बिंदु की वर्कबुक सेल में वास्तविक संचित राशि प्रदान करें: सकल लाभ के लिए 600 (1000 - 400) और शुद्ध लाभ के लिए 450 (600 - 200 + 50)। यह प्रॉपर्टी कॉलम को टोटल के रूप में मार्क करती है; यह सेल मान की गणना या भराव नहीं करती। शून्य को प्लेसहोल्डर के रूप में उपयोग न करें या टोटल पॉइंट के लिए कोई अन्य परिवर्तन न दें। एक टोटल कॉलम संचित मान दिखाता है बिना उसे फिर से रनिंग मान में जोड़ें।
यह पूरा C# उदाहरण ChartType के Waterfall सदस्य का उपयोग करके एक चार्ट बनाता है, डिफ़ॉल्ट डेटा साफ़ करता है, और एम्बेडेड वर्कबुक को भरता है। वर्कशीट इंडेक्स 0 पहली वर्कशीट चुनता है; कॉलम A में श्रेणी नाम और कॉलम B में मान होते हैं। प्रत्येक मान सेल को add_data_point_for_waterfall_series से जोड़ा जाता है। शून्य‑आधारित पॉइंट इंडेक्स 2 और 5 क्रमशः इंटरमीडिएट और फ़ाइनल टोटल की पहचान करते हैं। show_value को सक्षम करने से मान कॉलम पर दिखते हैं। इनपुट प्रस्तुति या वर्कबुक की आवश्यकता नहीं है।
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)
# तीसरा और छठा बिंदु कुल को दर्शाते हैं, अतिरिक्त परिवर्तन नहीं।
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)
सीरीज़‑लेवल पर show_connector_lines प्रॉपर्टी को True सेट करके क्रमिक कॉलम को जोड़ने वाली लाइनों को दिखाया जा सकता है जिससे रनिंग वैल्यू को फॉलो करना आसान हो जाता है। इन लाइनों को छिपाने के लिए, उदाहरण में असाइनमेंट को series.show_connector_lines = False से बदलें और फिर सहेजें। इससे केवल लाइन की दृश्यता बदलती है, डेटा या टोटल नहीं।
सहेजी गई प्रस्तुति में 600 का सकल लाभ और 450 का शुद्ध लाभ दिखता है, दोनों टोटल शून्य से प्रारंभ होते हैं:
स्टॉक चार्ट बनाएं
स्टॉक चार्ट वित्तीय डेटा जैसे ओपन, हाई, लो, और क्लोज़ प्राइस दर्शाने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जिससे बाजार प्रवृत्तियों और अस्थिरता का विश्लेषण संभव होता है। वे स्टॉक प्रदर्शन के महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिससे निवेशकों और विश्लेषकों को सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
यह उदाहरण चार श्रृंखलाओं के साथ एक ओपन‑हाई‑लो‑क्लोज़ चार्ट बनाता है, क्रम में तथा तीन श्रेणियों के साथ। has_up_down_bars प्रॉपर्टी अप/डाउन बार को सक्षम करती है, और hi_low_lines_format हाई‑लो लाइनों को नियंत्रित करती है जो प्राइस रेंज दिखाती हैं, जबकि व्यक्तिगत सीरीज़ लाइनों और माइनर हॉरिज़ॉन्टल ग्रिडलाइन छिपी रहती हैं।
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)
परिणाम:
बॉक्स एंड व्हिस्कर चार्ट बनाएं
बॉक्स एंड व्हिस्कर चार्ट डेटा के वितरण को प्रमुख सांख्यिकीय मापों—जैसे मीडियन, क्वारटाइल, और संभावित अपवर्जन—का सारांश प्रस्तुत करके दर्शाते हैं। वे विशेष रूप से एक्स्प्लोरटरी डेटा एनालिसिस और सांख्यिकीय अध्ययन में उपयोगी होते हैं ताकि डेटा वेरिएबिलिटी को जल्दी समझा जा सके और किसी भी विसंगति की पहचान की जा सके।
यह उदाहरण छह मानों से एक बॉक्स एंड व्हिस्कर चार्ट बनाता है। quartile_method प्रॉपर्टी एक्सक्लूसिव क्वारटाइल गणना चुनती है। उदाहरण में मी mean लाइन्स, मी mean मार्कर्स, इnner पॉइंट्स, और आऊटलायर पॉइंट्स को भी सक्षम किया गया है।
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)
फ़नल चार्ट बनाएं
फ़नल चार्ट प्रक्रियाओं को दृश्यात्मक बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं जिनमें क्रमिक चरण हों, जहाँ डेटा की मात्रा प्रत्येक चरण के साथ घटती जाती है। वे विशेषकर रूपांतरण दरों का विश्लेषण, बाधाओं की पहचान, और बिक्री या मार्केटिंग प्रक्रियाओं की दक्षता ट्रैक करने में मदद करते हैं।
यह उदाहरण मौजूदा प्रस्तुति की पहली स्लाइड पर एक फ़नल चार्ट जोड़ने के लिए add_chart का उपयोग करता है। यह डिफ़ॉल्ट डेटा को छह श्रेणियों और 50 से 500 तक के मानों से बदलता है, फिर अपडेटेड प्रस्तुति को सहेजता है। इनपुट प्रस्तुति में कम से कम एक स्लाइड होनी चाहिए।
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)
परिणाम:
सनबर्स्ट चार्ट बनाएं
सनबर्स्ट चार्ट पदानुक्रमिक डेटा को दृश्यात्मक बनाने के लिए उपयोग होते हैं, जहाँ स्तर घूर्णीय रिंग के रूप में प्रदर्शित होते हैं। वे भाग‑से‑पूरा संबंधों को दर्शाते हैं और नेस्टेड श्रेणियों तथा उप‑श्रेणियों को स्पष्ट, संकुचित प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए आदर्श हैं।
यह उदाहरण आठ लीफ़ को चार टोकरे और दो शाखाओं में समूहित करके एक सनबर्स्ट चार्ट बनाता है। set_grouping_item मेथड समूह स्तर 1 पर टोकरे और स्तर 2 पर शाखाएँ असाइन करता है। श्रेणी लेबल खंडों की पहचान करते हैं, और मान उनके सापेक्ष आकार निर्धारित करते हैं।
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)
# शाखा 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)
# शाखा 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)
परिणाम:
हिस्टोग्राम चार्ट बनाएं
हिस्टोग्राम चार्ट दिखाते हैं कि संख्यात्मक मान कैसे अंतराल (bins) में वितरित होते हैं। मासिक रिपोर्ट में ऑर्डर प्रोसेसिंग टाइम के लिए एक ही बिन चौड़ाई और थ्रेशोल्ड रखें ताकि अंतराल सुसंगत रहें और वितरण की तुलना आसान हो।
हॉरिज़ॉन्टल अक्ष पर aggregation_type को AxisAggregationType के किसी मोड पर सेट करें। bin_width केवल BY_BIN_WIDTH के लिए लागू होता है; number_of_bins केवल BY_NUMBER_OF_BINS के लिए। AUTOMATIC का उपयोग करने पर चार्ट बिन स्वयं चुनता है।
स्थिर बिन चौड़ाई का उपयोग करें
यह उदाहरण प्रोसेसिंग टाइम को 10‑मिनट अंतराल में समूहित करता है, जहाँ 10 मिनट या उससे कम और 40 मिनट से अधिक के लिए अलग बिन होते हैं। इन बिन को is_underflow_bin और is_overflow_bin के साथ सक्षम करें। स्पष्ट underflow_bin और overflow_bin थ्रेशोल्ड प्रदान करने पर, is_automatic_underflow_bin और is_automatic_overflow_bin को False सेट करें।
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)
PowerPoint में प्रदर्शित प्रस्तुति बिन गिनती 3, 4, 4, 4, और 2 दिखाती है। अंडरफ़्लो बिन में 5, 10, 10 शामिल हैं, इसलिए इसका थ्रेशोल्ड इन्क्लूसिव है। ओवरफ़्लो बिन में केवल 41, 50 शामिल हैं, इसलिए इसका थ्रेशोल्ड एक्सक्लूसिव है; दोनों मान 40 पूर्ववर्ती अंतराल में रहते हैं। इंटीरियर बिन में मान उनके निचले बॉउंडरी से बड़े और ऊपर की बॉउंडरी से छोटे या बराबर होते हैं।
बिन की संख्या निर्दिष्ट करें
स्थिर अंतराल के बजाय स्थिर विवरण स्तर के लिए, समान डेटा पर पाँच बिनों का अनुरोध करें। यह उदाहरण अंडरफ़्लो और ओवरफ़्लो बिन को अक्षम छोड़ता है। चार्ट डेटा रेंज से चौड़ाई निर्धारित करता है, इसलिए सीमाएँ रिपोर्ट से रिपोर्ट बदल सकती हैं।
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)
पाँच बिनों की गिनती 4, 4, 4, 4, और 1 है। इस वितरण की तुलना ऊपर के स्थिर‑चौड़ाई परिणाम से करें: इनपुट मान समान हैं, लेकिन सीमाएँ भिन्न हैं।
रेडार चार्ट बनाएं
रेडार चार्ट बहु‑चर डेटा को द्वि‑आयामी रूप में प्रदर्शित करने के लिए उपयोग होते हैं, जिससे कई वेरिएबल्स की एक साथ आसान तुलना सम्भव होती है। वे कई प्रदर्शन मीट्रिक्स या गुणों के बीच पैटर्न, ताकत, और कमजोरियों की पहचान में विशेष रूप से उपयोगी होते हैं।
यह उदाहरण add_chart का उपयोग करके डिफ़ॉल्ट सीरीज़ और श्रेणियों के साथ एक रेडार चार्ट बनाता है, फिर प्रस्तुति को PPTX के रूप में सहेजता है।
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)
परिणाम:
मल्टी‑कॅटेगरी चार्ट बनाएं
मल्टी‑कॅटेगरी चार्ट उन डेटा को दिखाने के लिए उपयोग होते हैं जिनमें एक से अधिक श्रेणीगत समूह होते हैं, जिससे आप कई आयामों में मानों की तुलना एक साथ कर सकते हैं। वे जटिल, बहु‑स्तरीय डेटा सेट में रुझान और संबंधों का विश्लेषण करने में विशेष रूप से मददगार होते हैं।
यह उदाहरण चार जोड़े में व्यवस्थित आठ श्रेणियों के साथ एक क्लस्टर्ड कॉलम चार्ट बनाता है। set_grouping_item मेथड प्रत्येक जोड़े को समूह स्तर 1 पर साझा लेबल देता है, जिससे एक श्रेणी अक्ष बनता है जिसमें व्यक्तिगत और समूह दोनों लेबल होते हैं।
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)
परिणाम:
मैप चार्ट बनाएं
मैप चार्ट भौगोलिक डेटा को विशिष्ट स्थानों (देश, राज्य, शहर) पर मैप करके दृश्यात्मक बनाने के लिए उपयोग होते हैं। वे क्षेत्रीय रुझान, जनसांख्यिकीय डेटा, और स्थानिक वितरण का विश्लेषण स्पष्ट, आकर्षक रूप में करने में मदद करते हैं।
यह उदाहरण add_chart का उपयोग करके डिफ़ॉल्ट भौगोलिक डेटा के साथ एक मैप चार्ट बनाता है और इसे PowerPoint में देखने के लिए सहेजता है।
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)
परिणाम:
Note
उपरोक्त चित्र में सहेजी गई प्रस्तुति PowerPoint में खुली हुई दिखाई देती है। Aspose.Slides मैप चार्ट और उसके डेटा को सही ढंग से लिखता है, लेकिन स्वयं मैप चार्ट नहीं बनाता: जब किसी स्लाइड को इमेज या PDF या SVG में रेंडर किया जाता है, तो चार्ट क्षेत्र खाली रह जाता है। उसी स्लाइड के अन्य शैप्स पर इसका कोई असर नहीं पड़ता।कंबिनेशन चार्ट बनाएं
कंबिनेशन चार्ट (या कॉम्बो चार्ट) एक ही ग्राफ़ में दो या अधिक चार्ट प्रकारों को संयोजित करता है। यह चार्ट आपको दो या अधिक डेटा सेट के बीच अंतर को उजागर, तुलना या जांचने में मदद करता है, जिससे उनके बीच संबंधों की पहचान आसान हो जाती है।
यह उदाहरण दो क्लस्टर्ड कॉलम सीरीज़ को एक लाइन सीरीज़ के साथ चार श्रेणियों पर संयोजित करता है। कॉलम प्राइमरी वर्टिकल अक्ष का उपयोग करते हैं, जबकि plot_on_second_axis लाइन को दाएँ ओर एक सेकेंडरी वर्टिकल अक्ष पर रखता है। सहायक फ़ंक्शन शीर्षक, लीज़ेंड, अक्ष लेबल, और ग्रिडलाइन को कॉन्फ़िगर करते हैं।
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()
चार्ट अपडेट करें
Aspose.Slides for Python via .NET आपको PowerPoint चार्ट को डेटा, फ़ॉर्मैटिंग, और स्टाइलिंग को संशोधित करके अपडेट करने की सुविधा देता है। यह कार्यक्षमता प्रस्तुतियों को डायनेमिक कंटेंट के साथ अद्यतन रखने की प्रक्रिया को सरल बनाती है और सुनिश्चित करती है कि चार्ट वर्तमान डेटा और विज़ुअल मानकों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करें।
यह उदाहरण मौजूदा प्रस्तुति की पहली स्लाइड पर “My chart” नामक चार्ट को अपडेट करता है। इसमें प्रत्येक में तीन डेटा पॉइंट वाले दो कॉलम सीरीज़ की आवश्यकता होती है, जहाँ श्रेणी लेबल कॉलम A में और सीरीज़ नाम पहले वर्कशीट की पहली पंक्ति में होते हैं। उदाहरण get_cell का उपयोग करके वर्कबुक सेल्स को बदलता है, सीरीज़ मानों को अपडेट करता है, तीसरी सीरीज़ जोड़ता है, और type के माध्यम से चार्ट को क्लस्टर्ड सिलेंडर में बदलता है।
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)
चार्ट के लिए डेटा रेंज सेट करें
किसी मौजूदा चार्ट द्वारा उपयोग की गई रेंज को देखना है तो देखें Retrieve a Chart’s Data Range।
Aspose.Slides for Python via .NET आपको वर्कशीट से एक विशिष्ट डेटा रेंज को अपने चार्ट के स्रोत डेटा के रूप में परिभाषित करने की लचीलापन देता है। इसका अर्थ है कि आप सीधे अपनी वर्कशीट का एक भाग चार्ट से मैप कर सकते हैं, जिससे आप तय कर सकते हैं कि कौन से सेल चार्ट की सीरीज़ और श्रेणियों में योगदान देंगे। परिणामस्वरूप, आप अपने चार्ट को वर्कशीट में नवीनतम डेटा बदलाओं के साथ आसानी से अपडेट और सिंक्रनाइज़ कर सकते हैं, जिससे आपकी PowerPoint प्रस्तुतियां वर्तमान और सटीक जानकारी को प्रतिबिंबित करती हैं।
यह उदाहरण set_range का उपयोग करके मौजूदा प्रस्तुति की पहली स्लाइड पर “My chart” नामक चार्ट के डेटा स्रोत को Sheet1!A1:B4 पर सेट करता है। चार्ट वर्कबुक में वह वर्कशीट और एक भरी हुई रेंज मौजूद होनी चाहिए, जिसमें पहली पंक्ति में सीरीज़ हेडिंग, कॉलम A में श्रेणी लेबल, और कॉलम B में तीन मान हों।
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)
चार्ट में डिफ़ॉल्ट मार्कर उपयोग करें
जब आप चार्ट में डिफ़ॉल्ट मार्कर उपयोग करते हैं, तो प्रत्येक चार्ट सीरीज़ को स्वचालित रूप से एक अलग डिफ़ॉल्ट मार्कर सिम्बॉल मिल जाता है।
यह उदाहरण add_chart का उपयोग करके दो लाइन सीरीज़ और एक लीज़ेंड वाला चार्ट बनाता है। marker सेटिंग्स स्वतः असाइन किए गए मार्कर सिम्बॉल को बरकरार रखती हैं। पहली सीरीज़ में एक नकारात्मक मान और एक मिसिंग वैल्यू (None) है, जबकि दूसरी में हर श्रेणी के लिए मान है।
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
Aspose.Slides for Python via .NET द्वारा कौन से चार्ट प्रकार समर्थित हैं?
Aspose.Slides for Python via .NET कई प्रकार के चार्ट समर्थित करता है, जिसमें बार, लाइन, पाई, एरिया, स्कैटर, हिस्टोग्राम, रेडार, और कई अन्य शामिल हैं। यह लचीलापन आपको डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आवश्यकताओं के अनुसार सबसे उपयुक्त चार्ट प्रकार चुनने की सुविधा देता है।
मैं स्लाइड पर नया चार्ट कैसे जोड़ूँ?
चार्ट जोड़ने के लिए पहले आप Presentation क्लास का एक इंस्टेंस बनाते हैं, इच्छित स्लाइड को उसके इंडेक्स से प्राप्त करते हैं, और फिर चार्ट जोड़ने की मेथड को कॉल करते हैं, जिसमें चार्ट प्रकार और प्रारंभिक डेटा निर्दिष्ट होते हैं। यह प्रक्रिया चार्ट को सीधे आपकी प्रस्तुति में सम्मिलित करती है।
मैं चार्ट में प्रदर्शित डेटा को कैसे अपडेट करूँ?
आप चार्ट के डेटा को उसके डेटा वर्कबुक (ChartDataWorkbook) तक पहुंच कर अपडेट कर सकते हैं, किसी भी डिफ़ॉल्ट सीरीज़ और श्रेणियों को साफ़ कर दें, और फिर अपनी कस्टम डेटा जोड़ें। इससे आप प्रोग्रामेटिक रूप से चार्ट को नवीनतम डेटा के साथ रिफ्रेश कर सकते हैं।
क्या मैं चार्ट की उपस्थिति को अनुकूलित कर सकता हूँ?
हाँ, Aspose.Slides for Python via .NET व्यापक कस्टमाइज़ेशन विकल्प प्रदान करता है। आप रंग, फ़ॉन्ट, लेबल, लीज़ेंड, और अन्य फ़ॉर्मैटिंग तत्वों को संशोधित करके चार्ट की उपस्थिति को अपनी विशिष्ट डिज़ाइन आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं।