Python에서 PowerPoint 프레젠테이션 차트 만들기 또는 업데이트

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Aspose.Slides for Python via Java를 사용하여 PowerPoint 프레젠테이션에서 차트를 만들고 사용자 지정합니다. Python 실용 코드 예제를 통해 차트를 추가, 서식 지정 및 편집합니다.

개요

이 문서는 Aspose.Slides for Python via Java를 사용하여 차트를 만들고 사용자 지정하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 슬라이드에 차트를 프로그래밍 방식으로 추가하고 데이터를 채우며 특정 디자인 요구 사항에 맞게 다양한 서식 옵션을 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 전체 문서에서 자세한 코드 예제가 각 단계를 설명하며, 프레젠테이션 및 차트 개체 초기화부터 시리즈, 축 및 범례 구성까지 다룹니다. 이 가이드를 따라하면 Python 애플리케이션에 동적 차트 생성을 통합하는 방법을 확실히 이해하게 되어 데이터 기반 프레젠테이션을 효율적으로 만들 수 있습니다.

차트 만들기

차트는 데이터를 빠르게 시각화하고 표나 스프레드시트에서 바로 보기 어려운 통찰을 얻는 데 도움을 줍니다.

왜 차트를 만들까요?

차트를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다:

프레젠테이션의 단일 슬라이드에 대량의 데이터를 집계, 압축 또는 요약합니다;
데이터의 패턴과 추세를 드러냅니다;
시간에 따라 혹은 특정 측정 단위에 대한 데이터의 방향과 모멘텀을 추론합니다;
이상값, 편차, 오류 및 비논리적 데이터를 찾아냅니다;
복잡한 데이터를 전달하거나 제시합니다.

PowerPoint에서는 Insert 기능을 통해 차트를 만들 수 있으며, 다양한 차트 템플릿을 제공하여 여러 종류의 차트를 디자인할 수 있습니다. Aspose.Slides를 사용하면 일반 차트(인기 차트 유형 기반)와 사용자 정의 차트를 모두 만들 수 있습니다.

Note

Use the ChartType enumeration in the asposeslides.api package. The values in this enumeration correspond to different chart types.

클러스터형 열 차트 만들기

이 예제는 addChart 메서드를 사용하여 두 개의 시리즈를 세 개의 카테고리와 비교하는 클러스터형 열 차트를 생성합니다. 시리즈는 빨간색과 초록색 채우기를 사용하고, 개별 라벨은 카테고리 이름, 시리즈 이름 및 값을 표시합니다. 워크시트 인덱스 0은 삽입된 차트 통합 문서의 첫 번째 시트를 가리킵니다.

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()

결과:

클러스터형 열 차트

산점도 차트 만들기

산점도 차트(또는 산점도 플롯, x‑y 그래프)는 두 변수 간의 패턴을 확인하거나 상관 관계를 보여줄 때 자주 사용됩니다.

산점도 차트를 사용할 경우:

쌍을 이루는 수치 데이터가 있습니다.
두 변수가 서로 잘 짝을 이룹니다.
두 변수가 관련이 있는지 확인하고 싶습니다.
종속 변수에 대해 여러 값을 갖는 독립 변수가 있습니다.

이 예제는 두 세트의 x‑y 값을 플롯합니다. 첫 번째 시리즈는 별 마커가 있는 직선, 두 번째 시리즈는 원 마커가 있는 부드러운 선을 사용하며, 두 시리즈 모두 setSize으로 마커 크기 10을 설정합니다. setSymbol 메서드로 마커 모양을 제어합니다.

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()

결과:

산점도 차트

원형 차트 만들기

원형 차트는 특히 데이터에 범주형 레이블과 숫자 값이 포함될 때 전체와 부분 간의 관계를 표시하는 데 가장 적합합니다. 그러나 파트나 레이블이 많을 경우 막대 차트를 고려하는 것이 좋습니다.

이 예제는 세 개의 분기값을 갖는 원형 차트를 생성합니다. 각 조각은 사용자 정의 채우기와 테두리를 가지고 있으며, 라벨은 값, 백분율 및 시리즈 정보를 다양한 조합으로 표시합니다. setFirstSliceAngle 메서드로 첫 조각의 시작 각도를 180도로 설정합니다.

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().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()

결과:

원형 차트

꺾은선 차트 만들기

꺾은선 차트(또는 선 그래프)는 시간에 따른 값 변화를 보여줄 때 가장 적합합니다. 이를 통해 많은 데이터를 한 번에 비교하고, 추세를 추적하며, 데이터 시리즈의 이상값을 강조 표시할 수 있습니다.

이 예제는 addChart 메서드로 기본 시리즈와 카테고리를 가진 꺾은선 차트를 만든 뒤 PPTX 파일로 저장합니다.

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()

기본적으로 꺾은선 차트의 점은 직선으로 연결됩니다. 점을 대시(점선)로 연결하려면 setDashStyle 메서드에 LineDashStyle 값을 전달하십시오.

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()

결과:

꺾은선 차트

트리맵 차트 만들기

트리맵 차트는 각 카테고리의 상대적 크기를 표시하고, 각 카테고리 내에서 큰 기여자를 빠르게 강조하고자 할 때 가장 적합합니다.

이 예제는 8개의 잎을 4개의 줄기와 2개의 가지로 그룹화한 트리맵을 생성합니다. setGroupingItem 메서드로 1단계 그룹에 줄기, 2단계 그룹에 가지를 할당합니다. 값은 사각형 크기의 비율을 결정하고, 카테고리 라벨과 겹치는 상위 라벨이 계층 구조를 표시합니다.

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)

    # 브랜치 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)

    # 브랜치 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()

결과:

트리맵 차트

워터폴 차트 만들기

워터폴 차트는 양·음 변화가 최종 값에 어떻게 기여하는지를 보여줍니다. 예를 들어, 수익에서 비용을 차감하고 기타 수입을 추가하는 방식으로 이익을 구할 수 있습니다. 변화 열은 이전 값과 새로운 진행 값 사이에 떠 있으며, 총계 열은 0부터 누적 값까지 확장됩니다.

다음 예제는 미국 달러 천 단위 금액을 사용합니다.

카테고리	워크북 값	열 유형
수익	1000	증가
매출원가	-400	감소
총 이익	600	중간 합계
영업비용	-200	감소
기타 수입	50	증가
순이익	450	최종 합계

중간 또는 최종 합계로 표시하려면 해당 포인트의 setSetAsTotal 메서드에 True를 전달합니다. 워크북 셀에 실제 누적 금액을 입력하십시오: 총 이익은 600 (1000 - 400), 순이익은 450 (600 - 200 + 50). 이 메서드는 열을 합계로 표시하지만 셀 값을 계산하거나 채우지는 않습니다. 제자리값을 0으로 두거나 다른 변화를 합계 포인트에 적용하지 마십시오. 합계 열은 누적 값을 다시 추가하지 않고 표시합니다.

이 전체 Python 예제는 ChartType의 Waterfall 멤버를 사용해 차트를 만들고, 기본 데이터를 지운 뒤 삽입된 워크북에 채웁니다. 워크시트 인덱스 0은 첫 번째 워크시트를 선택합니다; A 열에는 카테고리 이름, B 열에는 값을 넣습니다. 각 값 셀은 addDataPointForWaterfallSeries로 추가합니다. 0 기반 포인트 인덱스 2와 5는 중간 및 최종 합계를 지정합니다. setShowValue 메서드에 True를 전달하면 금액이 열에 표시됩니다. 입력 프레젠테이션이나 워크북이 필요하지 않습니다.

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.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)

    # 세 번째와 여섯 번째 포인트는 추가 변화가 아니라 총계입니다.
    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()

시리즈 수준에서 setShowConnectorLines 메서드에 True를 전달하면 연속 열을 연결하는 선이 표시되어 진행 값을 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 선을 숨기려면 예제의 메서드 호출을 series.setShowConnectorLines(False) 로 바꾸고 저장하십시오. 이렇게 하면 선 가시성만 변경되고 데이터나 합계는 영향을 받지 않습니다.

저장된 프레젠테이션은 0에서 시작된 총계 600(총 이익)과 450(순이익)을 보여줍니다:

워터폴 차트가 수익, 비용, 총 이익 600, 순이익 450을 표시하고 값 라벨 및 연결 선이 포함된 모습

주식 차트 만들기

주식 차트는 시가, 고가, 저가, 종가와 같은 금융 데이터를 표시하여 시장 추세와 변동성을 분석하는 데 사용됩니다. 이는 투자자와 분석가가 정보를 기반으로 한 결정을 내리는 데 필수적인 인사이트를 제공합니다.

이 예제는 네 개의 시리즈(시가, 고가, 저가, 종가 순)와 세 개의 카테고리를 가진 OHLC 차트를 생성합니다. setUpDownBars 메서드로 상승/하강 바를 활성화하고, getHiLowLinesFormat 메서드로 가격 범위를 나타내는 고‑저 라인을 제어합니다. 개별 시리즈 라인과 작은 가로 격자선은 숨겨집니다.

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()

결과:

주식 차트

Box and Whisker 차트 만들기

Box and Whisker 차트는 중앙값, 사분위수 및 잠재적 이상값과 같은 주요 통계 측정값을 요약하여 데이터 분포를 표시합니다. 탐색적 데이터 분석 및 통계 연구에서 데이터 변동성을 빠르게 이해하고 이상값을 식별하는 데 유용합니다.

이 예제는 여섯 개 값으로 Box and Whisker 차트를 생성합니다. setQuartileMethod 메서드로 배타적 사분위 계산을 선택하고, 평균선, 평균 마커, 내부 포인트 및 이상값 포인트를 활성화합니다.

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()

Funnel 차트 만들기

Funnel 차트는 단계별 프로세스를 시각화하는 데 사용되며, 단계가 진행됨에 따라 데이터 양이 감소하는 모습을 보여줍니다. 전환율 분석, 병목 현상 파악 및 영업·마케팅 프로세스 효율성 추적에 특히 유용합니다.

이 예제는 addChart 메서드로 기존 프레젠테이션 첫 번째 슬라이드에 Funnel 차트를 추가합니다. 기본 데이터를 6개의 카테고리와 50~500 사이 값으로 교체한 뒤 업데이트된 프레젠테이션을 저장합니다. 입력 프레젠테이션에는 최소 하나의 슬라이드가 포함되어 있어야 합니다.

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()

결과:

Funnel 차트

Sunburst 차트 만들기

Sunburst 차트는 계층 데이터를 시각화하여 원형 링으로 레벨을 표시합니다. 부분‑전체 관계를 나타내기에 적합하며, 중첩된 카테고리와 하위 카테고리를 명확하고 간결하게 표현할 수 있습니다.

이 예제는 8개의 잎을 4개의 줄기와 2개의 가지로 그룹화한 Sunburst 차트를 생성합니다. setGroupingItem 메서드로 1단계 그룹에 줄기, 2단계 그룹에 가지를 할당합니다. 카테고리 라벨이 세그먼트를 식별하고, 값이 상대적 크기를 결정합니다.

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)

    # 브랜치 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)

    # 브랜치 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()

결과:

Sunburst 차트

히스토그램 차트 만들기

히스토그램 차트는 수치 데이터를 구간 혹은 빈(bin)으로 그룹화하여 분포를 나타냅니다. 빈도, 왜곡 및 퍼짐과 같은 패턴을 식별하고 데이터셋 내 이상값을 탐지하는 데 특히 유용합니다.

이 예제는 음수 값을 포함한 여섯 개 수치값으로 히스토그램을 생성합니다. setAggregationType 메서드에 자동 집계 유형을 전달하면 차트가 적절한 빈을 자동으로 결정합니다.

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, 500, 300)

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

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

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Histogram)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A1", 15)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A2", -41)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A3", 16)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A4", 10)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A5", -23)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)
    value_cell = workbook.getCell(0, "A6", 16)
    series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)

    chart.getAxes().getHorizontalAxis().setAggregationType(AxisAggregationType.Automatic)

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

결과:

히스토그램 차트

레이더 차트 만들기

레이더 차트는 다변량 데이터를 2차원 형태로 표시하여 여러 변수를 동시에 비교할 수 있게 해 줍니다. 다양한 성능 지표나 속성을 한눈에 파악하고, 패턴, 강점 및 약점을 식별하는 데 특히 유용합니다.

이 예제는 addChart 메서드로 기본 시리즈와 카테고리를 가진 레이더 차트를 만든 뒤 PPTX 파일로 저장합니다.

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()

결과:

레이더 차트

다중 카테고리 차트 만들기

다중 카테고리 차트는 하나 이상의 범주 그룹을 포함하는 데이터를 표시하여 여러 차원에서 값을 동시에 비교할 수 있게 합니다. 복합적인 다계층 데이터셋의 추세와 관계를 분석할 때 특히 도움이 됩니다.

이 예제는 네 개의 카테고리를 두 쌍으로 배열한 클러스터형 열 차트를 생성합니다. setGroupingItem 메서드로 각 쌍에 그룹 레벨 1 라벨을 부여하여 개별 라벨과 그룹 라벨을 모두 포함하는 카테고리 축을 만들었습니다.

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()

결과:

다중 카테고리 차트

지도 차트 만들기

지도 차트는 국가, 주, 도시와 같은 특정 위치에 정보를 매핑하여 지리 데이터를 시각화합니다. 지역별 추세, 인구통계 및 공간 분포를 명확하고 시각적으로 매력적인 방식으로 분석하는 데 특히 유용합니다.

이 예제는 addChart 메서드로 기본 지리 데이터를 가진 지도 차트를 만든 뒤 PowerPoint에서 볼 수 있도록 저장합니다.

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()

결과:

지도 차트

Note

위 그림은 PowerPoint에서 저장된 프레젠테이션을 연 모습을 보여줍니다. Aspose.Slides는 지도 차트와 해당 데이터를 올바르게 기록하지만, 자체적으로 지도 차트를 그리지는 않습니다. 슬라이드가 이미지로 렌더링되거나 PDF·SVG로 변환될 때 차트 영역은 빈 채로 남습니다. 같은 슬라이드의 다른 도형에는 영향을 주지 않습니다.

조합 차트 만들기

조합 차트(또는 콤보 차트)는 하나의 그래프에 두 개 이상의 차트 유형을 결합합니다. 이를 통해 여러 데이터 세트를 강조·비교·분석하여 그들 간의 관계를 파악할 수 있습니다.

조합 차트

이 예제는 네 개 카테고리에서 두 개의 클러스터형 열 시리즈와 하나의 꺾은선 시리즈를 결합합니다. 열은 기본 수직축을 사용하고, setPlotOnSecondAxis 메서드로 꺾은선을 오른쪽 보조 수직축에 배치합니다. 도우미 함수가 제목, 범례, 축 라벨 및 격자선을 구성합니다.

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)

    # 차트 제목 설정.
    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)

    # 차트 범례 설정.
    chart.getLegend().setPosition(LegendPositionType.Bottom)
    chart.getLegend().getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)

    # 기본 생성된 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

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

    # 새 카테고리 추가.
    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)

    # 첫 번째 시리즈 추가.
    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):
    # 가로 축 설정.
    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")

    # 세로 축 설정.
    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")

    # 세로 주요 격자선 색상 설정.
    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):
    # 보조 가로 축 설정.
    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)

    # 보조 세로 축 설정.
    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()

차트 업데이트

Aspose.Slides for Python via Java를 사용하면 차트 데이터를 수정하고 서식 및 스타일을 변경하여 PowerPoint 차트를 업데이트할 수 있습니다. 이 기능을 이용하면 프레젠테이션을 동적 콘텐츠와 동기화하고 차트가 최신 데이터와 시각적 표준을 정확히 반영하도록 할 수 있습니다.

이 예제는 기존 프레젠테이션 첫 번째 슬라이드에 있는 “My chart"라는 차트를 업데이트합니다. 각 시리즈에 세 개의 데이터 포인트가 있는 두 개의 열 시리즈가 필요하며, 카테고리 라벨은 A 열에, 시리즈 이름은 첫 번째 워크시트의 첫 행에 배치됩니다. getCell 메서드로 워크북 셀을 변경하고, 시리즈 값을 업데이트하며, 세 번째 시리즈를 추가하고, setType 메서드로 차트를 클러스터형 원통형으로 전환합니다.

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()

차트 데이터 범위 지정

기존 차트가 사용 중인 범위를 확인하려면 Retrieve a Chart’s Data Range 를 참조하십시오.

Aspose.Slides for Python via Java는 워크시트의 특정 데이터 범위를 차트 데이터의 원본으로 정의할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 워크시트의 일부만 차트에 매핑하여 시리즈와 카테고리에 기여하는 셀을 제어할 수 있습니다. 결과적으로 최신 워크시트 데이터 변경 사항을 차트에 쉽게 반영하고 동기화할 수 있어 프레젠테이션이 최신 정보를 유지합니다.

이 예제는 setRange 메서드를 사용하여 기존 프레젠테이션 첫 번째 슬라이드에 있는 “My chart” 차트의 데이터 소스를 Sheet1!A1:B4 로 지정합니다. 차트 워크북에 해당 워크시트와 첫 행에 시리즈 헤딩, A 열에 카테고리 라벨, B 열에 세 개 값이 포함된 범위가 있어야 합니다.

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()

차트에서 기본 마커 사용

차트에 기본 마커를 사용하면 각 차트 시리즈에 자동으로 서로 다른 기본 마커 기호가 할당됩니다.

이 예제는 addChart 메서드로 두 개의 선 시리즈와 범례를 가진 차트를 만들고, getMarker 로 접근한 마커 설정이 자동 할당된 마커 기호를 유지하도록 합니다. 첫 번째 시리즈에는 음수값과 None 으로 표시된 누락값이 포함되고, 두 번째 시리즈는 모든 카테고리에 값을 갖습니다.

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 Java에서 지원되는 차트 유형은 무엇인가요?

Aspose.Slides for Python via Java는 막대, 선, 원형, 영역, 산점도, 히스토그램, 레이더 등 다양한 차트 유형을 지원합니다. 이를 통해 데이터 시각화 요구에 가장 적합한 차트 유형을 선택할 수 있습니다.

슬라이드에 새 차트를 추가하려면 어떻게 해야 하나요?

차트를 추가하려면 먼저 Presentation 클래스의 인스턴스를 만든 뒤 인덱스로 원하는 슬라이드를 가져오고, 차트 유형과 초기 데이터를 지정하여 차트를 추가하는 메서드를 호출합니다. 이렇게 하면 차트가 프레젠테이션에 직접 삽입됩니다.

차트에 표시되는 데이터를 어떻게 업데이트할 수 있나요?

차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근하여 기본 시리즈와 카테고리를 삭제한 뒤 사용자 정의 데이터를 추가하면 차트 데이터를 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 최신 데이터를 반영하도록 차트를 프로그래밍 방식으로 새로 고칠 수 있습니다.

차트 외관을 사용자 정의할 수 있나요?

예, Aspose.Slides for Python via Java는 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 색상, 글꼴, 라벨, 범례 및 기타 서식 요소를 수정하여 차트 외관을 특정 디자인 요구 사항에 맞출 수 있습니다.

Python에서 프레젠테이션 차트 사용자 지정