Python で PowerPoint プレゼンテーションのチャートを作成または更新

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Aspose.Slides for Python via Java を使用して PowerPoint プレゼンテーションのチャートを作成およびカスタマイズします。チャートを追加、書式設定、編集し、実践的な Python のコード例で説明します。

概要

本記事では、Aspose.Slides for Python via Java を使用してチャートを作成およびカスタマイズするための包括的なガイドを提供します。スライドにプログラムでチャートを追加し、データを入力し、特定のデザイン要件に合わせてさまざまな書式設定オプションを適用する方法を学びます。記事全体で、プレゼンテーションとチャートオブジェクトの初期化からシリーズ、軸、凡例の設定まで、各ステップを示す詳細なコード例が示されています。このガイドに従うことで、Python アプリケーションに動的チャート生成を統合する方法を確実に理解し、データ主導のプレゼンテーション作成プロセスを効率化できます。

チャートの作成

チャートは、人々がデータを迅速に可視化し、表やスプレッドシートからすぐには分からない洞察を得るのに役立ちます。

なぜチャートを作成するのか？

• プレゼンテーションの単一スライド上に大量のデータを集約、縮小、または要約する。
• データのパターンやトレンドを明らかにする。
• 時間経過や特定の測定単位に対するデータの方向性と勢いを推測する。
• 外れ値、異常、偏差、エラー、意味のないデータを見つける。
• 複雑なデータを伝える、または提示する。

PowerPoint では、Insert 機能を使用してチャートを作成でき、さまざまなチャートタイプをデザインするためのテンプレートが提供されます。Aspose.Slides を使用すると、一般的なチャートタイプに基づく標準チャートとカスタムチャートの両方を作成できます。

Note

asposeslides.api パッケージの ChartType 列挙体を使用してください。この列挙体の値は、さまざまなチャートタイプに対応しています。

クラスタ化縦棒グラフの作成

この例では、addChart を使用して、3 つのカテゴリにわたって 2 つのシリーズを比較するクラスタ化列チャートを作成します。シリーズは赤と緑の塗りつぶしを使用し、個々のラベルはカテゴリ名、シリーズ名、値を示します。ワークシート インデックス 0 は、埋め込みチャート ワークブックの最初のシートを指します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, NullableBool, Presentation, SaveFormat

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartTitle().addTextFrameForOverriding("Sample Title")
    chart.getChartTitle().getTextFrameForOverriding().getTextFrameFormat().setCenterText(NullableBool.True_)
    chart.getChartTitle().setHeight(20)
    chart.setTitle(True)

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())
    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    category_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)

    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 1, 20)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 1, 50)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 1, 30)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)

    series.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
    series.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(Color.RED)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(1)

    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 2, 30)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 2, 10)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 2, 60)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)

    series.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
    color = Color(0, 128, 0)
    series.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(color)

    label = series.getDataPoints().get_Item(0).getLabel()
    label.getDataLabelFormat().setShowCategoryName(True)

    label = series.getDataPoints().get_Item(1).getLabel()
    label.getDataLabelFormat().setShowSeriesName(True)

    label = series.getDataPoints().get_Item(2).getLabel()
    label.getDataLabelFormat().setShowValue(True)
    label.getDataLabelFormat().setShowSeriesName(True)
    label.getDataLabelFormat().setSeparator("/")

    presentation.save("AsposeChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

散布図の作成

散布図（散布図、x-y グラフとも呼ばれる）は、2 つの変数間のパターンや相関関係を確認するために頻繁に使用されます。

散布図を使用する場面：

• 数値データがペアになっている場合。
• 相性の良い 2 つの変数がある場合。
• 2 つの変数が関連しているかを判断したい場合。
• 従属変数に対して複数の値を持つ独立変数がある場合。

この例では、2 つの x-y 値のセットをプロットします。最初のシリーズは星マーカー付きの直線を使用し、2 番目のシリーズは円マーカー付きの滑らかな線を使用します。両方ともマーカー サイズ 10 を使用し、setSize で設定しています。setSymbol メソッドはマーカーの形状を制御します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, MarkerStyleType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ScatterWithSmoothLines, 20, 20, 500, 300)

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    chart.getChartData().getSeries().clear()

    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 1, "Series 1")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())
    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 3, "Series 2")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 1, 1)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 2, 3)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 1, 2)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 2, 10)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    series.setType(ChartType.ScatterWithStraightLinesAndMarkers)

    series.getMarker().setSize(10)
    series.getMarker().setSymbol(MarkerStyleType.Star)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(1)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 3, 5)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 4, 2)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 3, 3)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 4, 1)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 3, 2)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 4, 2)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    x_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 5, 3, 5)
    y_value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 5, 4, 1)
    series.getDataPoints().addDataPointForScatterSeries(x_value_cell, y_value_cell)

    series.getMarker().setSize(10)
    series.getMarker().setSymbol(MarkerStyleType.Circle)

    presentation.save("AsposeChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

円グラフの作成

円グラフは、データの全体に対する部分の関係を示す際に最適です。特に、カテゴリラベルと数値が組み合わされたデータに適しています。ただし、部品やラベルが多数ある場合は、棒グラフの使用を検討してください。

この例では、3 つの四半期の値を持つ円グラフを作成します。各スライスはカスタム塗りつぶしと枠線を持ち、ラベルは値、パーセンテージ、シリーズ情報のさまざまな組み合わせを表示します。setFirstSliceAngle メソッドは、最初のスライスを 180 度から開始するように設定します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, LineDashStyle, LineStyle, NullableBool, Presentation, SaveFormat

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Pie, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartTitle().addTextFrameForOverriding("Sample Title")
    chart.getChartTitle().getTextFrameForOverriding().getTextFrameFormat().setCenterText(NullableBool.True_)
    chart.getChartTitle().setHeight(20)
    chart.setTitle(True)

    chart.getChartData().getSeries().get_Item(0).getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowValue(True)

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    category_cell = workbook.getCell(0, 1, 0, "1st Qtr")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(0, 2, 0, "2nd Qtr")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(0, 3, 0, "3rd Qtr")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 1, 20)
    series.getDataPoints().addDataPointForPieSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 1, 50)
    series.getDataPoints().addDataPointForPieSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 1, 30)
    series.getDataPoints().addDataPointForPieSeries(value_cell)

    chart.getChartData().getSeriesGroups().get_Item(0).setColorVaried(True)

    first_slice = series.getDataPoints().get_Item(0)
    first_slice.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
    first_slice.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(Color.CYAN)

    first_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
    first_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(Color.GRAY)
    first_slice.getFormat().getLine().setWidth(3.0)
    first_slice.getFormat().getLine().setStyle(LineStyle.ThinThick)
    first_slice.getFormat().getLine().setDashStyle(LineDashStyle.LargeDash)

    second_slice = series.getDataPoints().get_Item(1)
    second_slice.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
    color = Color(165, 42, 42)
    second_slice.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(color)

    second_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
    second_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(Color.BLUE)
    second_slice.getFormat().getLine().setWidth(3.0)
    second_slice.getFormat().getLine().setStyle(LineStyle.Single)
    second_slice.getFormat().getLine().setDashStyle(LineDashStyle.LargeDashDot)

    third_slice = series.getDataPoints().get_Item(2)
    third_slice.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
    color = Color(255, 127, 80)
    third_slice.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(color)

    third_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
    third_slice.getFormat().getLine().getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(Color.RED)
    third_slice.getFormat().getLine().setWidth(2.0)
    third_slice.getFormat().getLine().setStyle(LineStyle.ThinThin)
    third_slice.getFormat().getLine().setDashStyle(LineDashStyle.LargeDashDotDot)

    first_label = series.getDataPoints().get_Item(0).getLabel()
    first_label.getDataLabelFormat().setShowValue(True)

    second_label = series.getDataPoints().get_Item(1).getLabel()
    second_label.getDataLabelFormat().setShowValue(True)
    second_label.getDataLabelFormat().setShowLegendKey(True)
    second_label.getDataLabelFormat().setShowPercentage(True)

    third_label = series.getDataPoints().get_Item(2).getLabel()
    third_label.getDataLabelFormat().setShowSeriesName(True)
    third_label.getDataLabelFormat().setShowPercentage(True)

    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowLeaderLines(True)

    chart.getChartData().getSeriesGroups().get_Item(0).setFirstSliceAngle(180)

    presentation.save("PieChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

円の外側のラベルの可読性を向上させるには、リーダーラインの書式設定 を参照し、ラベルの位置付けや線の色、幅、透明度、破線スタイルのカスタマイズ例をご覧ください。

折れ線グラフの作成

折れ線グラフ（折れ線チャートとも呼ばれる）は、時間の経過に伴う値の変化を示すのに最適です。折れ線グラフを使用すると、膨大なデータを一度に比較したり、時間経過に伴う変化やトレンドを追跡したり、データ系列の異常を強調したりすることができます。

この例では、addChart を使用して、デフォルトのシリーズとカテゴリを持つ折れ線グラフを作成し、プレゼンテーションを PPTX として保存します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    line_chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Line, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("line_chart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

デフォルトでは、折れ線グラフの点は直線の連続で結ばれます。点を破線で結びたい場合は、setDashStyle を LineDashStyle の値とともに呼び出してください。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, LineDashStyle, Presentation

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    line_chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Line, 20, 20, 500, 300)

    for series in line_chart.getChartData().getSeries():
        series.getFormat().getLine().setDashStyle(LineDashStyle.Dash)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

ツリーマップチャートの作成

ツリーマップチャートは、売上データでカテゴリの相対的なサイズを示し、各カテゴリ内で大きな貢献度を持つ項目に注意を引きつけたい場合に最適です。

この例では、8 つのリーフを 4 つのステムと 2 つのブランチにグループ化したツリーマップを作成します。setGroupingItem メソッドは、レベル 1 にステム、レベル 2 にブランチを割り当てます。値は相対的な矩形サイズを決定し、カテゴリラベルと重なり合う親ラベルが階層を示します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, ParentLabelLayoutType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Treemap, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    # ブランチ 1
    category_cell = workbook.getCell(0, "C1", "Leaf1")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem1")
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(2, "Branch1")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C2", "Leaf2")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "C3", "Leaf3")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem2")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C4", "Leaf4")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    # ブランチ 2
    category_cell = workbook.getCell(0, "C5", "Leaf5")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem3")
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(2, "Branch2")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C6", "Leaf6")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "C7", "Leaf7")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem4")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C8", "Leaf8")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Treemap)
    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowCategoryName(True)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D1", 4)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D2", 5)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D3", 3)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D4", 6)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D5", 9)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D6", 9)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D7", 4)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D8", 3)
    series.getDataPoints().addDataPointForTreemapSeries(value_cell)

    series.setParentLabelLayout(ParentLabelLayoutType.Overlapping)

    presentation.save("Treemap.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

ウォーターフォールチャートの作成

ウォーターフォールチャートは、正負の変化が最終値にどのように寄与するかを示します。たとえば、利益の内訳は収益から始まり、コストを差し引き、他の収入を加える形になります。変化の列は前の累計と新しい累計の間を浮かび上がらせ、合計列はゼロから累積値まで伸びます。

カテゴリ	ブック値	列の種類
収益	1000	増加
売上原価	-400	減少
粗利益	600	中間合計
営業費用	-200	減少
その他の収入	50	増加
純利益	450	最終合計

中間または最終合計としてポイントをマークするには、その setSetAsTotal メソッドに True を渡します。そのポイントのワークブックセルに実際の累積額を設定してください：粗利益は 600（1000 - 400）、純利益は 450（600 - 200 + 50）です。このメソッドは列を合計としてマークしますが、セルの値を計算したり入力したりはしません。ゼロをプレースホルダーとして使用したり、合計ポイントに別の変化を供給したりしないでください。合計列は累積値を表示しますが、実行値に再度加算されません。

この完全な Python の例は、ChartType の Waterfall メンバーを使用してチャートを作成し、デフォルトデータをクリアし、埋め込みワークブックにデータを入力します。ワークシートインデックス 0 は最初のワークシートを選択し、列 A にカテゴリ名、列 B に値を格納します。各値セルは addDataPointForWaterfallSeries で追加します。0 ベースのポイントインデックス 2 と 5 は中間合計と最終合計を識別します。setShowValue を True に設定すると、列に金額が表示されます。入力プレゼンテーションやワークブックは不要です。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpape.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Waterfall, 20, 20, 680, 200)

    chart.setTitle(True)
    chart.getChartTitle().addTextFrameForOverriding("Profit breakdown (USD thousands)")
    chart.getChartTitle().setOverlay(False)
    chart.setLegend(False)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    workbook.clear(worksheet_index)

    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 1, "Profit")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, 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.getCell(worksheet_index, i + 1, 0, categories[i])
        chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
        value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, i + 1, 1, values[i])
        series.getDataPoints().addDataPointForWaterfallSeries(value_cell)

    # 3番目と6番目のポイントは合計を表しており、追加の変化ではありません。
    series.getDataPoints().get_Item(2).setSetAsTotal(True)
    series.getDataPoints().get_Item(5).setSetAsTotal(True)
    series.setShowConnectorLines(True)
    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowValue(True)

    presentation.save("WaterfallChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

シリーズレベルの setShowConnectorLines メソッドに True を設定すると、連続する列を結ぶ線が表示され、累積値の追跡が容易になります。これらの線を非表示にするには、例中のメソッド呼び出しを保存前に series.setShowConnectorLines(False) に置き換えてください。この変更は線の可視性のみを変更し、データや合計には影響しません。

保存されたプレゼンテーションは、粗利益 600 と純利益 450 を表示し、両方の合計はゼロから描画されています:

株価チャートの作成

株価チャートは、始値、高値、安値、終値などの金融データを表示し、市場のトレンドや変動性を分析するのに役立ちます。投資家やアナリストが情報に基づく意思決定を行うための重要な洞察を提供します。

この例では、順番通りに 4 つのシリーズと 3 つのカテゴリを持つ始値-高値-安値-終値チャートを作成します。setUpDownBars メソッドで上下バーを有効にし、getHiLowLinesFormat が価格範囲を示す高低線を制御します。個々のシリーズ線と小さな水平グリッドラインは非表示にします。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.OpenHighLowClose, 20, 20, 500, 300, False)

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()

    category_cell = workbook.getCell(0, 1, 0, "A")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(0, 2, 0, "B")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category_cell = workbook.getCell(0, 3, 0, "C")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 1, "Open")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.OpenHighLowClose)
    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 2, "High")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.OpenHighLowClose)
    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 3, "Low")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.OpenHighLowClose)
    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 4, "Close")
    chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.OpenHighLowClose)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)
    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 1, 72)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 1, 25)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 1, 38)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(1)
    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 2, 172)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 2, 57)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 2, 57)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(2)
    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 3, 12)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 3, 12)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 3, 13)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(3)
    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 4, 25)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 4, 38)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 4, 50)
    series.getDataPoints().addDataPointForStockSeries(value_cell)

    chart.getChartData().getSeriesGroups().get_Item(0).getUpDownBars().setUpDownBars(True)
    chart.getChartData().getSeriesGroups().get_Item(0).getHiLowLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)

    for stock_series in chart.getChartData().getSeries():
        stock_series.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    chart.getAxes().getVerticalAxis().getMinorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    presentation.save("Stock-chart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

箱ひげ図の作成

箱ひげ図は、中央値、四分位、および潜在的な外れ値などの主要な統計指標を要約してデータの分布を示すために使用されます。探索的データ分析や統計研究で、データの変動性を迅速に把握し、異常を特定するのに特に有用です。

この例では、6 つの値から箱ひげ図を作成します。setQuartileMethod メソッドで排他的四分位計算を選択します。例では平均線、平均マーカー、内部ポイント、外れ値ポイントも有効にしています。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, QuartileMethodType, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.BoxAndWhisker, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

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

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.BoxAndWhisker)

    series.setQuartileMethod(QuartileMethodType.Exclusive)
    series.setShowMeanLine(True)
    series.setShowMeanMarkers(True)
    series.setShowInnerPoints(True)
    series.setShowOutlierPoints(True)

    value_cell = workbook.getCell(0, "B1", 15)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B2", 41)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B3", 16)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B4", 10)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B5", 23)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B6", 16)
    series.getDataPoints().addDataPointForBoxAndWhiskerSeries(value_cell)

    presentation.save("BoxAndWhisker.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

ファネルチャートの作成

ファネルチャートは、段階的にデータ量が減少していくプロセスを視覚化するために使用されます。コンバージョン率の分析やボトルネックの特定、販売やマーケティングプロセスの効率を追跡するのに特に役立ちます。

この例では、addChart を使用して、既存プレゼンテーションの最初のスライドにファネルチャートを追加します。デフォルトデータを 6 つのカテゴリと 50 から 500 までの値に置き換え、更新されたプレゼンテーションを保存します。入力プレゼンテーションには少なくとも 1 枚のスライドが必要です。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation("test.pptx")
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Funnel, 50, 50, 500, 400)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

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

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Funnel)

    value_cell = workbook.getCell(0, "B1", 50)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B2", 100)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B3", 200)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B4", 300)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B5", 400)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "B6", 500)
    series.getDataPoints().addDataPointForFunnelSeries(value_cell)

    presentation.save("Funnel.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

サンバーストチャートの作成

サンバーストチャートは、階層データを同心円状のリングとして視覚化し、部分と全体の関係を示します。入れ子になったカテゴリやサブカテゴリを明確かつコンパクトに表現するのに最適です。

この例では、8 つのリーフを 4 つのステムと 2 つのブランチにグループ化したサンバーストチャートを作成します。setGroupingItem メソッドは、レベル 1 にステム、レベル 2 にブランチを割り当てます。カテゴリラベルがセグメントを識別し、値が相対サイズを決定します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Sunburst, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    # ブランチ 1
    category_cell = workbook.getCell(0, "C1", "Leaf1")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem1")
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(2, "Branch1")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C2", "Leaf2")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "C3", "Leaf3")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem2")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C4", "Leaf4")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    # ブランチ 2
    category_cell = workbook.getCell(0, "C5", "Leaf5")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem3")
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(2, "Branch2")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C6", "Leaf6")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "C7", "Leaf7")
    leaf = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    leaf.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Stem4")

    category_cell = workbook.getCell(0, "C8", "Leaf8")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Sunburst)
    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowCategoryName(True)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D1", 4)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D2", 5)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D3", 3)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D4", 6)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D5", 9)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D6", 9)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D7", 4)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "D8", 3)
    series.getDataPoints().addDataPointForSunburstSeries(value_cell)

    presentation.save("Sunburst.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

ヒストグラムチャートの作成

ヒストグラムチャートは、数値が区間（ビン）にどのように分布しているかを示します。月次の注文処理時間レポートでは、ビン幅と閾値を一定に保ち、区間を一貫させることで分布を比較しやすくします。

水平軸に対して AxisAggregationType のモードで setAggregationType を呼び出します。setBinWidth は ByBinWidth の場合にのみ適用され、setNumberOfBins は ByNumberOfBins の場合にのみ適用されます。Automatic を使用すると、チャートがビンを自動的に選択します。

固定ビン幅の使用

この例では、処理時間を 10 分間隔にグループ化し、10 分以下と 40 分以上の時間に別々のビンを設けます。これらのビンは setUnderflowBin と setOverflowBin で有効にします。明示的な閾値を setUnderflowBin と setOverflowBin で指定する場合は、setAutomaticUnderflowBin と setAutomaticOverflowBin に False を渡してください。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import AxisAggregationType, ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Histogram, 20, 20, 680, 200)

    chart.setLegend(False)
    chart.setTitle(False)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    series = chart.getChartData().getSeries().add(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.getCell(0, i, 0, float(value))
        series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)

    axis = chart.getAxes().getHorizontalAxis()
    axis.setAggregationType(AxisAggregationType.ByBinWidth)
    axis.setBinWidth(10.0)
    axis.setUnderflowBin(True)
    axis.setAutomaticUnderflowBin(False)
    axis.setUnderflowBin(10.0)
    axis.setOverflowBin(True)
    axis.setAutomaticOverflowBin(False)
    axis.setOverflowBin(40.0)

    presentation.save("Histogram-bin-width.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

PowerPoint で表示されるプレゼンテーションは、ビンのカウントが 3、4、4、4、2 であることを示します。アンダーフロービンには 5, 10, 10 が含まれ、閾値は下限含む (inclusive) です。オーバーフロービンには 41, 50 のみが含まれ、閾値は上限除外 (exclusive) です。40 の値は前のビンに残ります。内部ビンは下限より大きく、上限以下の値を含みます。

ビン数の指定

固定されたレベルの詳細ではなく、固定された間隔を使用せずに、同じデータでビン数を 5 に指定します。この例ではアンダーフローとオーバーフロービンを無効にしています。チャートはデータ範囲から幅を決定するため、レポート間で境界が変わることがあります。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import AxisAggregationType, ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Histogram, 20, 20, 680, 200)

    chart.setLegend(False)
    chart.setTitle(False)

    chart.getChartData().getCategories().clear()
    chart.getChartData().getSeries().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    series = chart.getChartData().getSeries().add(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.getCell(0, i, 0, float(value))
        series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)

    axis = chart.getAxes().getHorizontalAxis()
    axis.setAggregationType(AxisAggregationType.ByNumberOfBins)
    axis.setNumberOfBins(5)

    presentation.save("Histogram-bin-count.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

5 つのビンのカウントは 4、4、4、4、1 です。上記の固定幅結果とこの分布を比較すると、入力値は同一ですが、境界が異なります。

レーダーチャートの作成

レーダーチャートは、多変量データを 2 次元形式で表示し、複数の変数を同時に比較しやすくします。複数のパフォーマンス指標や属性間のパターン、強み、弱みを特定するのに特に有用です。

この例では、addChart を使用してデフォルトのシリーズとカテゴリを持つレーダーチャートを作成し、プレゼンテーションを PPTX として保存します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    slide.getShapes().addChart(ChartType.Radar, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("Radar-chart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

マルチカテゴリチャートの作成

マルチカテゴリチャートは、複数のカテゴリグループが関与するデータを表示し、複数次元で値を比較できます。複雑な多層データセットのトレンドや関係を分析する際に特に有用です。

この例では、8 つのカテゴリを 4 つのペアに配置したクラスタ化列チャートを作成します。setGroupingItem メソッドは、各ペアにレベル 1 の共有ラベルを付与し、個別ラベルとグループラベルの両方を持つカテゴリ軸を生成します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    worksheet_index = 0

    category_cell = workbook.getCell(0, "c2", "A")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Group1")
    category_cell = workbook.getCell(0, "c3", "B")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "c4", "C")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Group2")
    category_cell = workbook.getCell(0, "c5", "D")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "c6", "E")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Group3")
    category_cell = workbook.getCell(0, "c7", "F")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, "c8", "G")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    category.getGroupingLevels().setGroupingItem(1, "Group4")
    category_cell = workbook.getCell(0, "c9", "H")
    category = chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series_name_cell = workbook.getCell(0, "D1", "Series 1")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.ClusteredColumn)

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

    presentation.save("AsposeChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

マップチャートの作成

マップチャートは、国や州、市など特定の場所に情報をマッピングして地理データを可視化します。地域のトレンド、人口統計、空間分布を明確で視覚的に魅力的な形で分析するのに特に有用です。

この例では、addChart を使用してデフォルトの地理データを持つマップチャートを作成し、PowerPoint で表示できるように保存します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Map, 20, 20, 500, 300)

    presentation.save("mapChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

結果:

Note

上の画像は PowerPoint で開かれた保存済みプレゼンテーションを示しています。Aspose.Slides はマップチャートとそのデータを書き込むことは正しく行いますが、マップチャート自体は描画しません。スライドを画像にレンダリングしたり、PDF や SVG に変換したりすると、チャート領域は空白になります。同じスライド上の他の形状には影響しません。

コンビネーションチャートの作成

コンビネーションチャート（コンボチャート）は、単一のグラフ内に 2 つ以上のチャートタイプを組み合わせます。このチャートにより、2 つ以上のデータセット間の違いをハイライト、比較、検証でき、関係性を特定しやすくなります。

この例では、4 つのカテゴリにわたって 2 つのクラスタ化列シリーズと 1 つの折れ線シリーズを組み合わせます。列はプライマリ垂直軸を使用し、setPlotOnSecondAxis により折れ線は右側のセカンダリ垂直軸に配置されます。ヘルパー関数でタイトル、凡例、軸ラベル、グリッドラインを設定しています。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import AxisPositionType, ChartType, CrossesType, FillType, LegendPositionType, NullableBool, Presentation, SaveFormat

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

def create_combo_chart():
    presentation = Presentation()
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)
    try:
        chart = create_chart_with_first_series(slide)

        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", SaveFormat.Pptx)
    finally:
        presentation.dispose()

def create_chart_with_first_series(slide):
    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 50, 50, 600, 400)

    # チャートのタイトルを設定します。
    chart.setTitle(True)
    chart.getChartTitle().addTextFrameForOverriding("Chart Title")
    chart.getChartTitle().setOverlay(False)
    title_paragraph = chart.getChartTitle().getTextFrameForOverriding().getParagraphs().get_Item(0)
    title_format = title_paragraph.getParagraphFormat().getDefaultPortionFormat()
    title_format.setFontBold(NullableBool.False_)
    title_format.setFontHeight(18.0)

    # チャートの凡例を設定します。
    chart.getLegend().setPosition(LegendPositionType.Bottom)
    chart.getLegend().getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)

    # デフォルトで生成された系列とカテゴリを削除します。
    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    worksheet_index = 0
    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()

    # 新しいカテゴリを追加します。
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
    chart.getChartData().getCategories().add(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
    chart.getChartData().getCategories().add(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
    chart.getChartData().getCategories().add(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 0, "Category 4")
    chart.getChartData().getCategories().add(cell)

    # 最初の系列を追加します。
    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    series.getParentSeriesGroup().setOverlap(jpype.JByte(-25))
    series.getParentSeriesGroup().setGapWidth(220)

    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 1, 4.3)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 1, 2.5)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 1, 3.5)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 1, 4.5)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)

    return chart

def add_second_series_to_chart(chart):
    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.ClusteredColumn)

    series.getParentSeriesGroup().setOverlap(jpype.JByte(-25))
    series.getParentSeriesGroup().setGapWidth(220)

    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 2, 2.4)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 2, 4.4)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 2, 1.8)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 2, 2.8)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(cell)

def add_third_series_to_chart(chart):
    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0

    series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, ChartType.Line)

    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 3, 2.0)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 3, 2.0)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 3, 3.0)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(cell)
    cell = workbook.getCell(worksheet_index, 4, 3, 5.0)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(cell)

    series.setPlotOnSecondAxis(True)

def set_primary_axes_format(chart):
    # 水平軸を設定します。
    horizontal_axis = chart.getAxes().getHorizontalAxis()
    horizontal_axis.getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)
    horizontal_axis.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    set_axis_title(horizontal_axis, "X Axis")

    # 垂直軸を設定します。
    vertical_axis = chart.getAxes().getVerticalAxis()
    vertical_axis.getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)
    vertical_axis.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    set_axis_title(vertical_axis, "Y Axis 1")

    # 垂直軸の主目盛線の色を設定します。
    major_grid_lines_format = vertical_axis.getMajorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat()
    major_grid_lines_format.setFillType(FillType.Solid)
    color = Color(217, 217, 217)
    major_grid_lines_format.getSolidFillColor().setColor(color)

def set_secondary_axes_format(chart):
    # 副水平軸を設定します。
    secondary_horizontal_axis = chart.getAxes().getSecondaryHorizontalAxis()
    secondary_horizontal_axis.setPosition(AxisPositionType.Bottom)
    secondary_horizontal_axis.setCrossType(CrossesType.Maximum)
    secondary_horizontal_axis.setVisible(False)
    secondary_horizontal_axis.getMajorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
    secondary_horizontal_axis.getMinorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    # 副垂直軸を設定します。
    secondary_vertical_axis = chart.getAxes().getSecondaryVerticalAxis()
    secondary_vertical_axis.setPosition(AxisPositionType.Right)
    secondary_vertical_axis.getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)
    secondary_vertical_axis.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
    secondary_vertical_axis.getMajorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
    secondary_vertical_axis.getMinorGridLinesFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)

    set_axis_title(secondary_vertical_axis, "Y Axis 2")

def set_axis_title(axis, axis_title):
    axis.setTitle(True)
    axis.getTitle().setOverlay(False)
    title_paragraph = axis.getTitle().addTextFrameForOverriding(axis_title).getParagraphs().get_Item(0)
    title_format = title_paragraph.getParagraphFormat().getDefaultPortionFormat()
    title_format.setFontBold(NullableBool.False_)
    title_format.setFontHeight(12.0)

create_combo_chart()

チャートの更新

Aspose.Slides for Python via Java を使用すると、チャートデータや書式、スタイルを変更して PowerPoint のチャートを更新できます。この機能により、プレゼンテーションを動的コンテンツで最新の状態に保ち、チャートが現在のデータとビジュアル基準を正確に反映するように簡素化できます。

この例では、既存のプレゼンテーションの最初のスライドにある名前が “My chart” のチャートを更新します。各列シリーズに 3 つのデータポイントが必要で、カテゴリラベルは列 A、シリーズ名は最初のワークシートの最初の行に配置します。例では getCell を使用してワークブックのセルを変更し、シリーズ値を更新し、3 番目のシリーズを追加し、setType でチャートをクラスタ化シリンダーに変更します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import Chart, ChartType, Presentation, SaveFormat

chart_name = "My chart"

presentation = Presentation("ExistingChart.pptx")
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    for shape in slide.getShapes():
        if isinstance(shape, Chart) and chart_name == shape.getName():
            chart = shape
            worksheet_index = 0

            workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()

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

            series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)

            workbook.getCell(worksheet_index, 0, 1, "New_Series 1")
            series.getDataPoints().get_Item(0).getValue().setData(90)
            series.getDataPoints().get_Item(1).getValue().setData(123)
            series.getDataPoints().get_Item(2).getValue().setData(44)

            series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(1)

            workbook.getCell(worksheet_index, 0, 2, "New_Series 2")
            series.getDataPoints().get_Item(0).getValue().setData(23)
            series.getDataPoints().get_Item(1).getValue().setData(67)
            series.getDataPoints().get_Item(2).getValue().setData(99)

            series_name_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
            series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

            value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 1, 3, 20)
            series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
            value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 2, 3, 50)
            series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)
            value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 3, 3, 30)
            series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)

            chart.setType(ChartType.ClusteredCylinder)

    presentation.save("AsposeChartModified.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

チャートのデータ範囲の設定

既存のチャートで使用されている範囲を確認するには、チャートのデータ範囲の取得 を参照してください。

Aspose.Slides for Python via Java は、ワークシートの特定のデータ範囲をチャートデータのソースとして定義する柔軟性を提供します。これにより、ワークシートの一部を直接チャートにマッピングでき、どのセルがシリーズやカテゴリに寄与するかを制御できます。その結果、ワークシートの最新データ変更に合わせてチャートを簡単に更新・同期でき、PowerPoint プレゼンテーションが現在かつ正確な情報を反映します。

この例では、setRange を使用して、既存のプレゼンテーションの最初のスライドにある “My chart” という名前のチャートのデータソースを Sheet1!A1:B4 に設定します。チャートワークブックには該当シートが存在し、最初の行にシリーズ見出し、列 A にカテゴリラベル、列 B に 3 つの値が入力された範囲が必要です。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import Chart, Presentation, SaveFormat

chart_name = "My chart"

presentation = Presentation("ExistingChart.pptx")
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    for shape in slide.getShapes():
        if isinstance(shape, Chart) and chart_name == shape.getName():
            chart = shape
            chart.getChartData().setRange("Sheet1!A1:B4")

    presentation.save("SetDataRange.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

チャートでデフォルトマーカーを使用する

チャートでデフォルトマーカーを使用すると、各シリーズに自動的に異なるデフォルトマーカー記号が付与されます。

この例では、addChart を使用して 2 つの折れ線シリーズと凡例を持つチャートを作成します。getMarker で取得できるマーカー設定は自動的に割り当てられたマーカー記号を保持します。最初のシリーズは負の値と None で表される欠損値を含み、2 番目のシリーズはすべてのカテゴリに値があります。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.LineWithMarkers, 10, 10, 400, 400)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()

    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    category_cell = workbook.getCell(0, 1, 0, "C1")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 1, 24)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, 2, 0, "C2")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 1, 23)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, 3, 0, "C3")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 1, -10)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)

    category_cell = workbook.getCell(0, 4, 0, "C4")
    chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 4, 1, None)
    series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)

    series_name_cell = workbook.getCell(0, 0, 2, "Series 2")
    second_series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name_cell, chart.getType())

    value_cell = workbook.getCell(0, 1, 2, 30)
    second_series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 2, 2, 10)
    second_series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 3, 2, 60)
    second_series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, 4, 2, 40)
    second_series.getDataPoints().addDataPointForLineSeries(value_cell)

    chart.setLegend(True)
    chart.getLegend().setOverlay(False)

    presentation.save("DefaultMarkersInChart.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

FAQ

Aspose.Slides for Python via Java がサポートするチャートタイプは何ですか？

Aspose.Slides for Python via Java は、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、エリアグラフ、散布図、ヒストグラム、レーダー、その他多数のチャートタイプを幅広くサポートしています。この柔軟性により、データ可視化のニーズに最適なチャートタイプを選択できます。

スライドに新しいチャートを追加するにはどうすればよいですか？

チャートを追加するには、まず Presentation クラスのインスタンスを作成し、インデックスで目的のスライドを取得してから、チャートタイプと初期データを指定してチャートを追加するメソッドを呼び出します。このプロセスにより、チャートが直接プレゼンテーションに統合されます。

チャートに表示されているデータを更新するにはどうすればよいですか？

チャートのデータは、ChartDataWorkbook にアクセスし、デフォルトのシリーズやカテゴリをクリアしてからカスタムデータを追加することで更新できます。これにより、最新のデータを反映するようにプログラムでチャートをリフレッシュできます。

チャートの外観をカスタマイズすることは可能ですか？

はい、Aspose.Slides for Python via Java は豊富なカスタマイズオプションを提供しています。色、フォント、ラベル、凡例、その他の書式設定要素を変更して、チャートの外観を特定のデザイン要件に合わせて調整できます。