파이썬에서 PowerPoint 프레젠테이션 차트를 만들거나 업데이트하기

개요

이 문서는 Aspose.Slides for Python via .NET을 사용하여 차트를 만들고 사용자 정의하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 슬라이드에 차트를 프로그래밍 방식으로 추가하고 데이터를 채우며, 특정 디자인 요구 사항에 맞게 다양한 서식 옵션을 적용하는 방법을 배웁니다. 문서 전반에 걸쳐 자세한 코드 예제가 각 단계를 설명합니다. 프레젠테이션 초기화와 차트 객체 생성부터 시리즈, 축, 범례 구성까지 모두 다룹니다. 이 가이드를 따라 하면 동적 차트 생성을 애플리케이션에 통합하는 방법을 확실히 이해하게 되어 데이터 기반 프레젠테이션을 효율적으로 만들 수 있습니다.

차트 만들기

차트는 데이터를 빠르게 시각화하고 표나 스프레드시트에서 바로 알기 어려운 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.

차트를 만들어야 하는 이유

차트를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:

• 프레젠테이션의 단일 슬라이드에 대량의 데이터를 집계, 압축 또는 요약;
• 데이터의 패턴 및 추세를 드러냄;
• 시간 경과에 따른 또는 특정 측정 단위에 대한 데이터의 방향과 모멘텀을 추론;
• 이상값, 변칙, 편차, 오류 및 비논리적 데이터를 식별;
• 복잡한 데이터를 전달하거나 프레젠테이션함.

PowerPoint에서는 Insert 기능을 통해 차트를 만들 수 있으며, 이는 다양한 차트 유형의 템플릿을 제공합니다. Aspose.Slides를 사용하면 일반 차트(대중적인 차트 유형 기반)와 사용자 정의 차트를 모두 만들 수 있습니다.

ChartType 열거형을 Aspose.Slides.Charts 네임스페이스에서 사용합니다. 이 열거형의 값은 서로 다른 차트 유형에 해당합니다.

군집형 열 차트 만들기

이 섹션에서는 Aspose.Slides for Python via .NET을 사용하여 군집형 열 차트를 만드는 방법을 설명합니다. 프레젠테이션을 초기화하고 차트를 추가한 다음 제목, 데이터, 시리즈, 카테고리 및 스타일을 사용자 정의하는 방법을 배웁니다. 아래 단계를 따라 표준 군집형 열 차트가 생성되는 과정을 확인하십시오:

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.CLUSTERED_COLUMN 유형을 지정하여 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트에 제목을 추가합니다.
5. 차트의 데이터 워크시트에 접근합니다.
6. 기본 시리즈와 카테고리를 모두 삭제합니다.
7. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
8. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
9. 차트 시리즈에 채우기 색상을 적용합니다.
10. 차트 시리즈에 레이블을 추가합니다.
11. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 군집형 열 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

# PPTX 파일을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
with slides.Presentation() as presentation:

    # 첫 번째 슬라이드에 접근합니다.
    slide = presentation.slides[0]

    # 기본 데이터가 있는 군집형 열 차트를 추가합니다.
    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)

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

    # 첫 번째 시리즈에 값을 표시하도록 설정합니다.
    chart.chart_data.series[0].labels.default_data_label_format.show_value = True

    # 차트 데이터 시트의 인덱스를 설정합니다.
    worksheet_index = 0

    # 차트 데이터 워크북을 가져옵니다.
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    # 기본 생성된 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    # 새 시리즈를 추가합니다.
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1"), chart.type)
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2"), chart.type)

    # 새 카테고리를 추가합니다.
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3"))

    # 첫 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
    series = chart.chart_data.series[0]

    # 시리즈 데이터를 채웁니다.
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20))
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50))
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30))

    # 시리즈의 채우기 색상을 설정합니다.
    series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    series.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.red

    # 두 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
    series = chart.chart_data.series[1]

    # 시리즈 데이터를 채웁니다.
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 2, 30))
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 10))
    series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 60))

    # 시리즈의 채우기 색상을 설정합니다.
    series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    series.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.green

    # 첫 번째 레이블에 카테고리 이름을 표시하도록 설정합니다.
    label = series.data_points[0].label
    label.data_label_format.show_category_name = True

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

    # 세 번째 레이블에 값을 표시하도록 시리즈를 설정합니다.
    label = series.data_points[2].label
    label.data_label_format.show_value = True
    label.data_label_format.show_series_name = True
    label.data_label_format.separator = "/"
                
    # 프레젠테이션을 PPTX 파일로 디스크에 저장합니다.
    presentation.save("ClusteredColumnChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

결과:

분산형 차트 만들기

분산형 차트(Scatter chart)는 종종 두 변수 간의 패턴을 확인하거나 상관 관계를 보여 주는 데 사용됩니다.

다음과 같은 경우에 분산형 차트를 사용합니다:

• 쌍을 이루는 수치 데이터가 있는 경우.
• 두 변수가 서로 잘 맞는 경우.
• 두 변수 간의 연관성을 확인하고 싶은 경우.
• 종속 변수에 대해 독립 변수의 값이 여러 개인 경우.

다음 Python 코드는 서로 다른 마커 시리즈가 포함된 분산형 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

# Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
with slides.Presentation() as presentation:

    # 첫 번째 슬라이드에 접근합니다.
    slide = presentation.slides[0]

    # 기본 분산 차트를 생성합니다.
    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.SCATTER_WITH_SMOOTH_LINES, 20, 20, 500, 300)

    # 차트 데이터 시트의 인덱스를 설정합니다.
    worksheet_index = 0

    # 차트 데이터 워크북을 가져옵니다.
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    # 기본 시리즈를 삭제합니다.
    chart.chart_data.series.clear()

    # 새 시리즈를 추가합니다.
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, "Series 1"), chart.type)
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, "Series 2"), chart.type)

    # 첫 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
    series = chart.chart_data.series[0]

    # 시리즈에 새 포인트 (1:3)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 1), workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 3))

    # 새 포인트 (2:10)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 2), workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 10))

    # 시리즈 유형을 변경합니다.
    series.type = charts.ChartType.SCATTER_WITH_STRAIGHT_LINES_AND_MARKERS

    # 차트 시리즈 마커를 변경합니다.
    series.marker.size = 10
    series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.STAR

    # 두 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
    series = chart.chart_data.series[1]

    # 차트 시리즈에 새 포인트 (5:2)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 5), workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 4, 2))

    # 새 포인트 (3:1)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 3), workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 4, 1))

    # 새 포인트 (2:2)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 3, 2), workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 4, 2))

    # 새 포인트 (5:1)를 추가합니다.
    series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 3, 5), workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 4, 1))

    # 차트 시리즈 마커를 변경합니다.
    series.marker.size = 10
    series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.CIRCLE

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

결과:

원형 차트 만들기

원형 차트는 데이터에서 부분과 전체의 관계를 보여 주기에 가장 적합합니다. 특히 범주형 레이블과 숫자 값이 있는 경우에 유용합니다. 그러나 파트나 레이블이 많을 경우에는 막대 차트를 고려하는 것이 좋습니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.PIE 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. 차트에 새로운 포인트를 추가하고 원형 차트 섹터에 사용자 정의 색상을 적용합니다.
9. 시리즈에 레이블을 설정합니다.
10. 시리즈 레이블에 리더 라인을 활성화합니다.
11. 원형 차트의 회전 각도를 설정합니다.
12. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 원형 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

# PPTX 파일을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
with slides.Presentation() as presentation:

    # 첫 번째 슬라이드에 접근합니다.
    slide = presentation.slides[0]

    # 기본 데이터가 있는 차트를 추가합니다.
    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PIE, 20, 20, 500, 300)

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

    # 첫 번째 시리즈에 값을 표시하도록 설정합니다.
    chart.chart_data.series[0].labels.default_data_label_format.show_value = True

    # 차트 데이터 시트의 인덱스를 설정합니다.
    worksheet_index = 0

    # 차트 데이터 워크북을 가져옵니다.
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    # 기본 생성된 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    # 새 카테고리를 추가합니다.
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, 1, 0, "First Qtr"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, 2, 0, "2nd Qtr"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, 3, 0, "3rd Qtr"))

    # 새 시리즈를 추가합니다.
    series = chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 1, "Series 1"), chart.type)

    # 시리즈 데이터를 채웁니다.
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20))
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50))
    series.data_points.add_data_point_for_pie_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30))

    # 섹터 색상을 설정합니다.
    chart.chart_data.series_groups[0].is_color_varied = True

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

    # 섹터 테두리를 설정합니다.
    point.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    point.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.gray
    point.format.line.width = 3.0
    point.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THICK
    point.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.DASH_DOT

    point1 = series.data_points[1]
    point1.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    point1.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.brown

    # 섹터 테두리를 설정합니다.
    point1.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    point1.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.blue
    point1.format.line.width = 3.0
    point1.format.line.style = slides.LineStyle.SINGLE
    point1.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT

    point2 = series.data_points[2]
    point2.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
    point2.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.coral

    # 섹터 테두리를 설정합니다.
    point2.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    point2.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.red
    point2.format.line.width = 2.0
    point2.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THIN
    point2.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT_DOT

    # 새 시리즈의 각 카테고리에 대한 사용자 정의 레이블을 생성합니다.
    label1 = series.data_points[0].label

    label1.data_label_format.show_value = True

    label2 = series.data_points[1].label
    label2.data_label_format.show_value = True
    label2.data_label_format.show_legend_key = True
    label2.data_label_format.show_percentage = True

    label3 = series.data_points[2].label
    label3.data_label_format.show_series_name = True
    label3.data_label_format.show_percentage = True

    # 차트에 리더 라인을 표시하도록 시리즈를 설정합니다.
    series.labels.default_data_label_format.show_leader_lines = True

    # 원형 차트 섹터의 회전 각도를 설정합니다.
    chart.chart_data.series_groups[0].first_slice_angle = 180

    # 프레젠테이션을 PPTX 파일로 디스크에 저장합니다.
    presentation.save("PieChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

결과:

꺾은선 차트 만들기

꺾은선 차트(Line chart)는 시간에 따른 값 변화 를 보여 주기에 가장 적합합니다. 꺾은선 차트를 사용하면 많은 데이터를 한 번에 비교하고, 시간에 따른 변화와 추세를 추적하며, 데이터 시리즈의 이상값을 강조하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.LINE 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 꺾은선 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

import aspose.slides as slides

with slides.Presentation() as presentation:
    line_chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(slides.charts.ChartType.LINE, 20, 20, 500, 300)
    
    presentation.save("LineChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

기본적으로 꺾은선 차트의 포인트는 직선으로 연결됩니다. 점을 대시선으로 연결하려면 다음과 같이 원하는 대시 유형을 지정하면 됩니다:

line_chart = pres.slides[0].shapes.add_chart(slides.charts.ChartType.LINE, 10, 50, 600, 350)

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

결과:

트리맵 차트 만들기

트리맵 차트는 각 카테고리 내에서 큰 기여자를 빠르게 강조하고 싶을 때, 데이터 카테고리의 상대적 크기를 보여 주기에 가장 적합합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.TREEMAP 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 트리맵 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.TREEMAP, 20, 20, 500, 300)
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    series.parent_label_layout = charts.ParentLabelLayoutType.OVERLAPPING

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

결과:

주식 차트 만들기

주식 차트는 시가, 고가, 저가, 종가와 같은 금융 데이터를 표시하여 시장 추세와 변동성을 분석하는 데 사용됩니다. 이는 주식 성과에 대한 핵심 인사이트를 제공하여 투자자와 분석가가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. HiLowLines 형식을 지정합니다.
9. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 주식 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE, 20, 20, 500, 300, False)

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

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

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

    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 1, "Open"), chart.type)
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 2, "High"), chart.type)
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 3, "Low"), chart.type)
    chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 4, "Close"), chart.type)

    series = chart.chart_data.series[0]

    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(workbook.get_cell(0, 1, 1, 72))
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(workbook.get_cell(0, 2, 1, 25))
    series.data_points.add_data_point_for_stock_series(workbook.get_cell(0, 3, 1, 38))

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

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

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

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

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

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

결과:

박스·위스커 차트 만들기

박스·위스커 차트는 중앙값, 사분위수 및 잠재적 이상값과 같은 핵심 통계량을 요약하여 데이터 분포를 표시합니다. 탐색적 데이터 분석 및 통계 연구에서 데이터 변동성을 빠르게 파악하고 이상치를 식별하는 데 특히 유용합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.BOX_AND_WHISKER 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 박스·위스커 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.BOX_AND_WHISKER, 20, 20, 500, 300)
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

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

    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A1", "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A2", "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A3", "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A4", "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A5", "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(0, "A6", "Category 1"))

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

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

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

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

퍼널 차트 만들기

퍼널 차트는 단계별로 진행될수록 데이터 양이 감소하는 프로세스를 시각화하는 데 사용됩니다. 전환율 분석, 병목 현상 파악 및 영업·마케팅 프로세스 효율성 추적에 특히 유용합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.FUNNEL 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 퍼널 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.FUNNEL, 50, 50, 500, 400)
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

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

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

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

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

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

결과:

썬버스트 차트 만들기

썬버스트 차트는 계층형 데이터를 시각화하며 레벨을 동심원 형태의 링으로 표시합니다. 부분과 전체의 관계를 나타내고, 중첩된 카테고리와 하위 카테고리를 명확하고 컴팩트하게 표현하는 데 적합합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.SUNBURST 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 썬버스트 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.SUNBURST, 20, 20, 500, 300)
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

결과:

히스토그램 차트 만들기

히스토그램 차트는 값을 구간(빈)으로 묶어 숫자 데이터의 분포를 나타냅니다. 빈도, 왜곡, 분산과 같은 데이터 패턴을 식별하고, 데이터 세트에서 이상값을 감지하는 데 특히 유용합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.HISTOGRAM 유형을 지정하여 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 히스토그램 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.HISTOGRAM, 20, 20, 500, 300)
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

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

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.HISTOGRAM)
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A1", 15))
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A2", -41))
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A3", 16))
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A4", 10))
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A5", -23))
    series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(workbook.get_cell(0, "A6", 16))

    chart.axes.horizontal_axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.AUTOMATIC

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

결과:

레이다 차트 만들기

레이다 차트는 다변량 데이터를 2차원 형식으로 표시하여 여러 변수를 동시에 비교할 수 있게 합니다. 여러 성능 지표나 속성에 대한 패턴, 강점, 약점을 식별하는 데 특히 유용합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.RADAR 유형을 지정하여 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 레이다 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

import aspose.slides as slides

with slides.Presentation() as presentation:
    presentation.slides[0].shapes.add_chart(slides.charts.ChartType.RADAR, 20, 20, 500, 300)
    presentation.save("RadarСhart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

결과:

다중 카테고리 차트 만들기

다중 카테고리 차트는 두 개 이상의 범주 그룹을 포함하는 데이터를 표시하며, 여러 차원을 동시에 비교할 수 있게 합니다. 복합적이고 다층적인 데이터 세트 내에서 추세와 관계를 분석해야 할 때 특히 유용합니다.

1. Presentation 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. ChartType.CLUSTERED_COLUMN 유형을 지정하여 기본 데이터를 포함한 차트를 추가합니다.
4. 차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근합니다.
5. 기본 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
6. 새 시리즈와 카테고리를 추가합니다.
7. 차트 시리즈에 새로운 차트 데이터를 추가합니다.
8. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 다중 카테고리 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

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

    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

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

    worksheet_index = 0

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

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

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

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

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

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

    # 차트가 포함된 프레젠테이션을 저장합니다.
    presentation.save("MultiCategoryChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

결과:

지도 차트 만들기

지도 차트는 국가, 주, 도시 등 특정 위치에 정보를 매핑하여 지리 데이터를 시각화합니다. 지역별 추세, 인구통계 데이터 및 공간 분포를 명확하고 시각적으로 매력적인 형태로 분석하는 데 특히 유용합니다.

다음 Python 코드가 지도 차트를 만드는 방법을 보여 줍니다:

import aspose.slides as slides

with slides.Presentation() as presentation:
    chart = presentation.slides[0].shapes.add_chart(slides.charts.ChartType.MAP, 20, 20, 500, 300)
    presentation.save("mapChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

결과:

조합 차트 만들기

조합 차트(Combo chart)는 하나의 그래프에 두 개 이상의 차트 유형을 결합합니다. 이를 통해 여러 데이터 세트 간의 차이를 강조하거나 비교하여 상호 관계를 파악할 수 있습니다.

다음 Python 코드는 위의 조합 차트를 PowerPoint 프레젠테이션에 만드는 방법을 보여 줍니다:

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

        add_second_series_to_chart(chart)
        add_third_series_to_chart(chart)

        set_primary_axes_format(chart)
        set_secondary_axes_format(chart)

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


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

    # 차트 제목을 설정합니다.
    chart.has_title = True
    chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Chart Title")
    chart.chart_title.overlay = False
    title_paragraph = chart.chart_title.text_frame_for_overriding.paragraphs[0]
    title_format = title_paragraph.paragraph_format.default_portion_format

    title_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
    title_format.font_height = 18

    # 차트 범례를 설정합니다.
    chart.legend.position = charts.LegendPositionType.BOTTOM
    chart.legend.text_format.portion_format.font_height = 12

    # 기본 생성된 시리즈와 카테고리를 삭제합니다.
    chart.chart_data.series.clear()
    chart.chart_data.categories.clear()

    worksheet_index = 0
    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

    # 새 카테고리를 추가합니다.
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3"))
    chart.chart_data.categories.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 0, "Category 4"))

    # 첫 번째 시리즈를 추가합니다.
    series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
    series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)

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

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

    return chart


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

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

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

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


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

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

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

    series.plot_on_second_axis = True


def set_primary_axes_format(chart):
    # 수평 축을 설정합니다.
    horizontal_axis = chart.axes.horizontal_axis
    horizontal_axis.text_format.portion_format.font_height = 12.0
    horizontal_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(horizontal_axis, "X Axis")

    # 수직 축을 설정합니다.
    vertical_axis = chart.axes.vertical_axis
    vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12.0
    vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(vertical_axis, "Y Axis 1")

    # 주요 수직 격자선 색상을 설정합니다.
    major_grid_lines_format = vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format
    major_grid_lines_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
    major_grid_lines_format.solid_fill_color.color = draw.Color.from_argb(217, 217, 217)


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

    # 보조 수직 축을 설정합니다.
    secondary_vertical_axis = chart.axes.secondary_vertical_axis
    secondary_vertical_axis.position = charts.AxisPositionType.RIGHT
    secondary_vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12.0
    secondary_vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
    secondary_vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
    secondary_vertical_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL

    set_axis_title(secondary_vertical_axis, "Y Axis 2")


def set_axis_title(axis, axis_title):
    axis.has_title = True
    axis.title.overlay = False
    title_portion_format = axis.title.add_text_frame_for_overriding(axis_title).paragraphs[0].paragraph_format.default_portion_format
    title_portion_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
    title_portion_format.font_height = 12.0

차트 업데이트

Aspose.Slides for Python via .NET을 사용하면 차트 데이터를 수정하고 서식 및 스타일을 변경함으로써 PowerPoint 차트를 업데이트할 수 있습니다. 이 기능은 프레젠테이션을 동적 콘텐츠와 동기화하고 차트가 최신 데이터와 시각적 표준을 정확히 반영하도록 하는 과정을 단순화합니다.

1. 차트를 포함하는 프레젠테이션을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. 모든 도형을 순회하여 차트를 찾습니다.
4. 차트의 데이터 워크시트에 접근합니다.
5. 시리즈 값을 변경하여 차트 데이터 시리즈를 수정합니다.
6. 새 시리즈를 추가하고 데이터를 채웁니다.
7. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 차트를 업데이트하는 방법을 보여 줍니다:

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

chart_name = "My chart"

# PPTX 파일을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:

    # 첫 번째 슬라이드에 접근합니다.
    slide = presentation.slides[0]

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

            # 차트 데이터 시트의 인덱스를 설정합니다.
            worksheet_index = 0

            # 차트 데이터 워크북을 가져옵니다.
            workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

            # 차트 카테고리 이름을 변경합니다.
            workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Modified Category 1")
            workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Modified Category 2")

            # 첫 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
            series = chart.chart_data.series[0]

            # 시리즈 데이터를 업데이트합니다.
            workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "New_Series1")  # 시리즈 이름을 수정합니다.
            series.data_points[0].value.data = 90
            series.data_points[1].value.data = 123
            series.data_points[2].value.data = 44

            # 두 번째 차트 시리즈를 가져옵니다.
            series = chart.chart_data.series[1]

            # 시리즈 데이터를 업데이트합니다.
            workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "New_Series2")  # 시리즈 이름을 수정합니다.
            series.data_points[0].value.data = 23
            series.data_points[1].value.data = 67
            series.data_points[2].value.data = 99

            # 새 시리즈를 추가합니다.
            series = chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3"), chart.type)

            # 시리즈 데이터를 채웁니다.
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, 20))
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 50))
            series.data_points.add_data_point_for_bar_series(workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 30))

            chart.type = charts.ChartType.CLUSTERED_CYLINDER

            # 차트가 포함된 프레젠테이션을 저장합니다.
            presentation.save("ModifiedChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

차트 데이터 범위 설정

Aspose.Slides for Python via .NET은 워크시트의 특정 데이터 범위를 차트 데이터 소스로 정의할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 워크시트의 일부 셀만 차트의 시리즈와 카테고리에 포함시킬 수 있어, 워크시트와 차트를 쉽게 동기화하고 최신 데이터를 반영하도록 할 수 있습니다.

1. 차트를 포함하는 프레젠테이션을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
2. 인덱스를 사용하여 슬라이드에 대한 참조를 가져옵니다.
3. 모든 도형을 순회하여 차트를 찾습니다.
4. 차트 데이터를 접근하고 범위를 설정합니다.
5. 수정된 프레젠테이션을 PPTX 파일로 저장합니다.

다음 Python 코드가 차트에 데이터 범위를 설정하는 방법을 보여 줍니다:

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

chart_name = "My chart"

# PPTX 파일을 나타내는 Presentation 클래스를 인스턴스화합니다.
with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:

    # 첫 번째 슬라이드에 접근합니다.
    slide = presentation.slides[0]

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

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

차트 기본 마커 사용

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

다음 Python 코드가 차트 시리즈 마커를 자동으로 설정하는 방법을 보여 줍니다:

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

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]
    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE_WITH_MARKERS, 10, 10, 400, 400)

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

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook

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

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

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

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

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

    series2 = chart.chart_data.series.add(workbook.get_cell(0, 0, 2, "Series 2"), chart.type)

    # 시리즈 데이터를 채웁니다.
    series2.data_points.add_data_point_for_line_series(workbook.get_cell(0, 1, 2, 30))
    series2.data_points.add_data_point_for_line_series(workbook.get_cell(0, 2, 2, 10))
    series2.data_points.add_data_point_for_line_series(workbook.get_cell(0, 3, 2, 60))
    series2.data_points.add_data_point_for_line_series(workbook.get_cell(0, 4, 2, 40))

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

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

FAQ

Aspose.Slides for Python via .NET에서 지원되는 차트 유형은 무엇인가요?

Aspose.Slides for Python via .NET은 막대, 꺾은선, 원형, 영역, 분산형, 히스토그램, 레이다 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 다음, 인덱스를 사용해 원하는 슬라이드를 가져오고, 차트 유형과 초기 데이터를 지정하여 차트를 추가하는 메서드를 호출하면 됩니다. 이 과정은 차트를 프레젠테이션에 직접 삽입합니다.

차트에 표시되는 데이터를 어떻게 업데이트할 수 있나요?

차트의 데이터 워크북(ChartDataWorkbook)에 접근하여 기본 시리즈와 카테고리를 삭제한 뒤, 사용자 정의 데이터를 추가하면 차트 데이터를 프로그래밍 방식으로 새 데이터로 갱신할 수 있습니다.

차트 외관을 사용자 정의할 수 있나요?

예, Aspose.Slides for Python via .NET은 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 색상, 글꼴, 레이블, 범례 및 기타 서식 요소를 수정하여 차트를 특정 디자인 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.