Utworzenie lub aktualizacja wykresów w prezentacji PowerPoint w Pythonie

O czym jest ta strona

Utwórz i dostosuj wykresy w prezentacjach PowerPoint przy użyciu Aspose.Slides for Python via Java. Dodawaj, formatuj i edytuj wykresy przy praktycznych przykładach kodu w Pythonie.

Przegląd

Ten artykuł zawiera kompleksowy przewodnik, jak tworzyć i dostosowywać wykresy przy użyciu Aspose.Slides for Python via Java. Nauczysz się programowo dodawać wykres do slajdu, wypełniać go danymi i stosować różne opcje formatowania, aby dopasować go do konkretnych wymagań projektowych. W całym artykule szczegółowe przykłady kodu ilustrują każdy krok, od inicjalizacji prezentacji i obiektu wykresu po konfigurowanie serii, osi i legend. Postępując zgodnie z tym przewodnikiem, zdobędziesz solidne zrozumienie, jak integrować dynamiczne generowanie wykresów w aplikacjach Python, upraszczając proces tworzenia prezentacji opartych na danych.

Utworzenie wykresu

Wykresy pomagają szybko wizualizować dane i uzyskać wnioski, które mogą nie być od razu oczywiste z tabeli lub arkusza kalkulacyjnego.

Dlaczego tworzyć wykresy?

agregować, kondensować lub podsumowywać duże ilości danych na jednym slajdzie w prezentacji;
ujawniać wzorce i trendy w danych;
określać kierunek i dynamikę danych w czasie lub w odniesieniu do określonej jednostki miary;
wykrywać wartości odstające, aberracje, odchylenia, błędy i nielogiczne dane;
komunikować lub prezentować złożone dane.

W programie PowerPoint możesz tworzyć wykresy za pomocą funkcji Wstawianie, która udostępnia szablony do projektowania wielu typów wykresów. Korzystając z Aspose.Slides, możesz tworzyć zarówno standardowe wykresy (oparte na popularnych typach) jak i wykresy niestandardowe.

Note

Użyj wyliczenia ChartType w pakiecie asposeslides.api. Wartości w tym wyliczeniu odpowiadają różnym typom wykresów.

Utworzenie skumulowanych wykresów kolumnowych

Ten przykład używa addChart do stworzenia skumulowanego wykresu kolumnowego, który porównuje dwie serie w trzech kategoriach. Serie używają czerwonych i zielonych wypełnień, a poszczególne etykiety pokazują nazwy kategorii, nazwy serii i wartości. Indeks arkusza 0 odnosi się do pierwszego arkusza w osadzonym skoroszycie wykresu.

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()

Wynik:

Wykres skumulowanej kolumny

Utworzenie wykresów punktowych

Wykresy punktowe (znane również jako wykresy rozrzutu lub wykresy x‑y) są często używane do sprawdzania wzorców lub wykazywania korelacji między dwiema zmiennymi.

Użyj wykresu punktowego, gdy:

Masz sparowane dane liczbowe.
Masz dwie zmienne, które dobrze się ze sobą łączą.
Chcesz określić, czy dwie zmienne są ze sobą powiązane.
Masz zmienną niezależną, która ma wiele wartości dla zmiennej zależnej.

Ten przykład wyświetla dwa zestawy wartości x‑y. Pierwsza seria używa prostych linii z markerami‑gwiazdkami, natomiast druga używa wygładzonych linii z markerami‑kółkami; obie używają rozmiaru markera 10, skonfigurowanego za pomocą setSize. Metoda setSymbol kontroluje kształt markera.

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()

Wynik:

Wykres punktowy

Utworzenie wykresów kołowych

Wykresy kołowe najlepiej służą do prezentacji zależności część‑całość w danych, szczególnie gdy dane zawierają etykiety kategoryczne z wartościami liczbowymi. Jednakże, jeśli Twoje dane zawierają wiele części lub etykiet, możesz rozważyć użycie wykresu słupkowego.

Ten przykład tworzy wykres kołowy z trzema wartościami kwartalnymi. Każdy fragment ma własne wypełnienie i obramowanie, a etykiety wyświetlają różne kombinacje wartości, procentów i informacji o serii. Metoda setFirstSliceAngle ustawia pierwszy fragment, aby zaczynał się od 180 stopni.

import jpype
import asposeslides

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wynik:

Wykres kołowy

Aby poprawić czytelność etykiet poza wykresem kołowym, zobacz Formatuj linie prowadzące – przykład pokazujący pozycjonowanie etykiet i dostosowanie koloru, szerokości, przezroczystości oraz stylu kreski linii.

Utworzenie wykresów liniowych

Wykresy liniowe (znane również jako wykresy liniowe) są najlepsze w sytuacjach, gdy chcesz pokazać zmiany wartości w czasie. Korzystając z wykresu liniowego, możesz jednocześnie porównać dużą ilość danych, śledzić zmiany i trendy w czasie, podkreślać anomalie w seriach danych i wiele więcej.

Ten przykład używa addChart do stworzenia wykresu liniowego z domyślnymi seriami i kategoriami, a następnie zapisuje prezentację jako PPTX.

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()

Domyślnie punkty na wykresie liniowym są połączone prostymi ciągłymi liniami. Jeśli chcesz, aby punkty były łączone kreskami, wywołaj setDashStyle z wartością z LineDashStyle.

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()

Wynik:

Wykres liniowy

Utworzenie wykresów mapy drzewa

Wykresy mapy drzewa są najlepsze dla danych sprzedażowych, gdy chcesz pokazać względny rozmiar kategorii danych i szybko zwrócić uwagę na elementy, które są dużymi wkładaczami w każdej kategorii.

Ten przykład tworzy mapę drzewa z ośmioma liśćmi pogrupowanymi w cztery pędy i dwie gałęzie. Metoda setGroupingItem przydziela pędy na poziomie grupowania 1 i gałęzie na poziomie 2. Wartości określają względne rozmiary prostokątów, natomiast etykiety kategorii i nakładające się etykiety nadrzędne identyfikują hierarchię.

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)

    # Gałąź 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)

    # Gałąź 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()

Wynik:

Wykres mapy drzewa

Utworzenie wykresów wodospadowych

Wykres wodospadowy pokazuje, jak zmiany dodatnie i ujemne przyczyniają się do wartości końcowej. Na przykład rozbicie zysku może zaczynać się od przychodu, odejmować koszty i dodawać inne przychody. Kolumny zmian unoszą się pomiędzy poprzednią a nową wartością bieżącą, natomiast kolumny sumaryczne rozciągają się od zera do skumulowanej wartości.

Kategoria	Wartość w skoroszycie	Typ kolumny
Przychód	1000	Wzrost
Koszt sprzedaży	-400	Spadek
Zysk brutto	600	Suma pośrednia
Koszty operacyjne	-200	Spadek
Inny przychód	50	Wzrost
Zysk netto	450	Suma końcowa

Aby oznaczyć punkt jako sumę pośrednią lub końcową, wywołaj jego metodę setSetAsTotal z wartością True. Podaj rzeczywistą skumulowaną kwotę w komórce skoroszytu tego punktu: 600 dla zysku brutto (1000 - 400) i 450 dla zysku netto (600 - 200 + 50). Metoda oznacza kolumnę jako sumę; nie oblicza ani nie wypełnia wartości komórki. Nie używaj zera jako zastępczego ani nie podawaj innej zmiany dla punktu sumy. Kolumna sumy wyświetla skumulowaną wartość bez ponownego dodawania jej do wartości bieżącej.

Ten kompletny przykład w języku Python tworzy wykres przy użyciu członka Waterfall z ChartType, usuwa domyślne dane i wypełnia osadzony skoroszyt. Indeks arkusza 0 wybiera pierwszy arkusz; kolumna A zawiera nazwy kategorii, a kolumna B zawiera wartości. Każda komórka wartości jest dodawana za pomocą addDataPointForWaterfallSeries. Indeksy punktów zerowe 2 i 5 identyfikują sumy pośrednie i końcowe. Wywołanie setShowValue z wartością True wyświetla kwoty na kolumnach. Nie jest wymagana żadna prezentacja ani skoroszyt wejściowy.

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)

    # Trzeci i szósty punkt reprezentują sumy, a nie dodatkowe zmiany.
    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()

Wywołaj metodę setShowConnectorLines na poziomie serii z wartością True, aby wyświetlić linie łączące kolejne kolumny i ułatwić śledzenie wartości bieżącej. Aby ukryć te linie, zamień wywołanie metody w przykładzie na series.setShowConnectorLines(False) przed zapisem. Zmienia to tylko widoczność linii, nie dane ani sumy.

Zapisana prezentacja pokazuje zysk brutto 600 oraz zysk netto 450, przy czym obie sumy są rysowane od zera:

Wykres wodospadowy przedstawiający przychody, koszty, zysk brutto 600 i zysk netto 450, z etykietami wartości i liniami łączącymi

Utworzenie wykresów akcji

Wykresy akcji (stock) służą do wyświetlania danych finansowych, takich jak ceny otwarcia, maksymalne, minimalne i zamknięcia, pomagając analizować trendy rynkowe i zmienność. Dostarczają istotnych informacji o wynikach akcji, wspierając inwestorów i analityków w podejmowaniu świadomych decyzji.

Ten przykład tworzy wykres otwarcia‑maksimum‑minimum‑zamknięcia z czterema seriami w tej kolejności i trzema kategoriami. Metoda setUpDownBars włącza paski w górę/dół, a getHiLowLinesFormat kontroluje linie wysokich‑niskich, które pokazują zakresy cen, przy czym linie poszczególnych serii i drobne poziome linie siatki są ukryte.

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()

Wynik:

Wykres akcji

Utworzenie wykresów pudełkowych i wąsów

Wykresy pudełkowe i wąsowe służą do prezentacji rozkładu danych poprzez podsumowanie kluczowych miar statystycznych, takich jak mediana, kwartyle i potencjalne wartości odstające. Są szczególnie przydatne w eksploracyjnej analizie danych i badaniach statystycznych, aby szybko zrozumieć zmienność danych i zidentyfikować ewentualne anomalie.

Ten przykład tworzy wykres pudełkowy i wąsowy z sześciu wartości. Metoda setQuartileMethod wybiera wyłączną metodę obliczania kwartylów. Przykład także włącza linie średniej, markery średniej, punkty wewnętrzne i punkty odstające.

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()

Utworzenie wykresów lejkowych

Wykresy lejkowe służą do wizualizacji procesów, które obejmują kolejne etapy, gdzie wolumen danych zmniejsza się w miarę przechodzenia z jednego kroku do następnego. Są szczególnie przydatne do analizy wskaźników konwersji, identyfikacji wąskich gardeł oraz śledzenia efektywności procesów sprzedaży lub marketingu.

Ten przykład używa addChart do dodania wykresu lejkowego do pierwszego slajdu istniejącej prezentacji. Zastępuje domyślne dane sześcioma kategoriami i wartościami od 50 do 500, a następnie zapisuje zaktualizowaną prezentację. Prezentacja wejściowa musi zawierać co najmniej jeden slajd.

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()

Wynik:

Wykres lejkowy

Utworzenie wykresów promieniowych

Wykresy promieniowe służą do wizualizacji danych hierarchicznych, prezentując poziomy jako koncentryczne pierścienie. Pomagają ilustrować zależności część‑całość i są idealne do przedstawiania zagnieżdżonych kategorii i podkategorii w przejrzystym, kompaktowym formacie.

Ten przykład tworzy wykres promieniowy z ośmioma liśćmi pogrupowanymi w cztery pędy i dwie gałęzie. Metoda setGroupingItem przydziela pędy na poziomie grupowania 1 i gałęzie na poziomie 2. Etykiety kategorii identyfikują segmenty, a wartości określają ich względne rozmiary.

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)

    # Gałąź 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)

    # Gałąź 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()

Wynik:

Wykres promieniowy

Utworzenie wykresów histogramu

Wykresy histogramu pokazują, jak wartości liczbowe są rozmieszczone w przedziałach (koszykach). Dla miesięcznych raportów czasu przetwarzania zamówień używaj tej samej szerokości koszyka i progów, aby utrzymać spójność przedziałów i ułatwić porównywanie rozkładów.

Wywołaj setAggregationType na osi poziomej z trybem z AxisAggregationType. setBinWidth ma zastosowanie tylko do ByBinWidth; setNumberOfBins ma zastosowanie tylko do ByNumberOfBins. Użyj Automatic, aby pozwolić wykresowi wybrać koszyki.

Użycie stałej szerokości koszyka

Ten przykład grupuje czasy przetwarzania w przedziały 10‑minutowe, z oddzielnymi koszykami dla czasów ≤ 10 minut oraz > 40 minut. Włącz te koszyki za pomocą setUnderflowBin i setOverflowBin. Przy podawaniu explicite progów za pomocą setUnderflowBin i setOverflowBin, wywołaj setAutomaticUnderflowBin i setAutomaticOverflowBin z False.

import jpype
import asposeslides

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

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

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

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

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

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

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

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Histogram)
    values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
    for i, value in enumerate(values):
        value_cell = workbook.getCell(0, i, 0, float(value))
        series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)

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

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

Prezentacja wyświetlana w PowerPoint pokazuje liczbę elementów w koszykach 3, 4, 4, 4 i 2. Koszyk podprzepływu (underflow) zawiera 5, 10, 10, więc jego próg jest inkluzywny. Koszyk przepełnienia (overflow) zawiera tylko 41, 50, więc jego próg jest ekskluzywny; oba wartości równe 40 pozostają w poprzednim przedziale. Koszyki wewnętrzne zawierają wartości większe niż ich dolna granica i mniejsze lub równe górnej granicy.

Histogram z 10‑minutowymi koszykami i wyraźnymi progami podprzepływu i przepełnienia

Określenie liczby koszyków

Aby uzyskać stały poziom szczegółowości zamiast stałych przedziałów, żądaj pięciu koszyków dla tych samych danych. Ten przykład pozostawia koszyki podprzepływu i przepełnienia wyłączone. Wykres określa szerokość na podstawie zakresu danych, więc granice mogą zmieniać się pomiędzy raportami.

import jpype
import asposeslides

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

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

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

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

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

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

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

    series = chart.getChartData().getSeries().add(ChartType.Histogram)
    values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
    for i, value in enumerate(values):
        value_cell = workbook.getCell(0, i, 0, float(value))
        series.getDataPoints().addDataPointForHistogramSeries(value_cell)

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

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

Pięć koszyków ma liczby 4, 4, 4, 4 i 1. Porównaj ten rozkład z wynikiem przy stałej szerokości powyżej: wartości wejściowe są identyczne, ale granice się różnią.

Histogram z pięcioma koszykami obliczonymi na podstawie tych samych danych

Utworzenie wykresów radarowych

Wykresy radarowe służą do prezentacji danych wielowymiarowych w dwuwymiarowym formacie, umożliwiając łatwe porównanie kilku zmiennych jednocześnie. Są szczególnie przydatne do identyfikacji wzorców, mocnych i słabych stron w wielu miarach wydajności lub atrybutach.

Ten przykład używa addChart do stworzenia wykresu radarowego z domyślnymi seriami i kategoriami, a następnie zapisuje prezentację jako PPTX.

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()

Wynik:

Wykres radarowy

Utworzenie wykresów wielokategorii

Wykresy wielokategorialne służą do prezentacji danych, które obejmują więcej niż jedną grupę kategoryczną, umożliwiając porównywanie wartości w wielu wymiarach jednocześnie. Są szczególnie pomocne przy analizie trendów i zależności w złożonych, wielowarstwowych zestawach danych.

Ten przykład tworzy skumulowany wykres kolumnowy z ośmioma kategoriami ułożonymi w cztery pary. Metoda setGroupingItem nadaje każdej parze wspólną etykietę na poziomie grupowania 1, tworząc oś kategorii z indywidualnymi i grupowymi etykietami.

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()

Wynik:

Wykres wielokategorowy

Utworzenie wykresów mapowych

Wykresy mapowe służą do wizualizacji danych geograficznych poprzez mapowanie informacji na konkretne lokalizacje, takie jak kraje, stany lub miasta. Są szczególnie przydatne do analizy trendów regionalnych, danych demograficznych i rozmieszczenia przestrzennego w przejrzysty, atrakcyjny wizualnie sposób.

Ten przykład używa addChart do stworzenia wykresu mapowego z domyślnymi danymi geograficznymi i zapisuje go do wyświetlenia w PowerPoint.

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()

Wynik:

Wykres mapowy

Note

Powyższy obrazek pokazuje zapisany plik prezentacji otwarty w programie PowerPoint. Aspose.Slides prawidłowo zapisuje wykres mapowy i jego dane, ale sam nie rysuje wykresów mapowych: gdy slajd zawierający taki wykres jest renderowany do obrazu lub konwertowany do PDF lub SVG, obszar wykresu pozostaje pusty. Inne kształty na tym samym slajdzie nie są dotknięte.

Utworzenie wykresów kombinowanych

Wykres kombinowany (lub wykres combo) łączy dwa lub więcej typów wykresów w jednym diagramie. Ten wykres pozwala podkreślać, porównywać lub badać różnice między dwoma lub więcej zestawami danych, pomagając identyfikować zależności pomiędzy nimi.

Wykres kombinowany

Ten przykład łączy dwie serie skumulowanych kolumn z serią liniową w czterech kategoriach. Kolumny używają podstawowej osi pionowej, podczas gdy setPlotOnSecondAxis umieszcza linię na drugiej osi pionowej po prawej stronie. Funkcje pomocnicze konfigurowane są tytuł, legenda, etykiety osi i linie siatki.

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)

    # Ustaw tytuł wykresu.
    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)

    # Ustaw legendę wykresu.
    chart.getLegend().setPosition(LegendPositionType.Bottom)
    chart.getLegend().getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12.0)

    # Usuń domyślnie wygenerowane serie i kategorie.
    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

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

    # Dodaj nowe kategorie.
    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)

    # Dodaj pierwszą serię.
    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):
    # Ustaw oś poziomą.
    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")

    # Ustaw oś pionową.
    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")

    # Ustaw kolor głównych linii siatki pionowej.
    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):
    # Ustaw drugą oś poziomą.
    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)

    # Ustaw drugą oś pionową.
    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()

Aktualizacja wykresów

Aspose.Slides for Python via Java umożliwia aktualizację wykresów w PowerPoint poprzez modyfikację danych wykresu, formatowania i stylizacji. Ta funkcjonalność upraszcza proces utrzymywania prezentacji w aktualnym stanie z dynamiczną treścią i zapewnia, że wykresy dokładnie odzwierciedlają bieżące dane i standardy wizualne.

Ten przykład aktualizuje wykres o nazwie “My chart” na pierwszym slajdzie istniejącej prezentacji. Wymaga dwóch serii kolumnowych po trzy punkty danych każda, przy czym etykiety kategorii znajdują się w kolumnie A, a nazwy serii w pierwszym wierszu pierwszego arkusza. Przykład używa getCell do zmiany komórek skoroszytu, aktualizuje wartości serii, dodaje trzecią serię i zmienia wykres na skumulowane cylindry poprzez setType.

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()

Ustaw zakres danych dla wykresu

Aby sprawdzić zakres już używany przez istniejący wykres, zobacz Pobranie zakresu danych wykresu.

Aspose.Slides for Python via Java zapewnia elastyczność definiowania konkretnego zakresu danych z arkusza jako źródła danych dla wykresu. Oznacza to, że możesz bezpośrednio mapować fragment swojego arkusza na wykres, kontrolując, które komórki przyczyniają się do serii i kategorii wykresu. W rezultacie możesz łatwo aktualizować i synchronizować wykresy z najnowszymi zmianami danych w arkuszu, zapewniając, że prezentacje PowerPoint odzwierciedlają aktualne i dokładne informacje.

Ten przykład używa setRange do ustawienia źródła danych wykresu o nazwie “My chart” na pierwszym slajdzie istniejącej prezentacji na Sheet1!A1:B4. Skoroszyt wykresu musi zawierać ten arkusz i wypełniony zakres z nagłówkiem serii w pierwszym wierszu, etykietami kategorii w kolumnie A oraz trzema wartościami w kolumnie B.

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()

Użyj domyślnych markerów w wykresach

Kiedy używasz domyślnych markerów w wykresach, każda seria wykresu automatycznie otrzymuje inny domyślny symbol markera.

Ten przykład używa addChart do stworzenia wykresu z dwiema seriami liniowymi i legendą. Ustawienia markera dostępne przez getMarker zachowują automatycznie przypisane symbole markerów. Pierwsza seria zawiera wartość ujemną i brakującą wartość, reprezentowaną przez None, natomiast druga ma wartość dla każdej kategorii.

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

Jakie typy wykresów są obsługiwane przez Aspose.Slides for Python via Java?

Aspose.Slides for Python via Java obsługuje szeroką gamę typów wykresów, w tym słupkowe, liniowe, kołowe, powierzchniowe, punktowe, histogramy, radarowe i wiele innych. Ta elastyczność pozwala wybrać najbardziej odpowiedni typ wykresu do potrzeb wizualizacji danych.

Jak dodać nowy wykres do slajdu?

Aby dodać wykres, najpierw tworzysz instancję klasy Presentation , pobierasz żądany slajd przy użyciu jego indeksu, a następnie wywołujesz metodę dodającą wykres, określając typ wykresu i początkowe dane. Ten proces integruje wykres bezpośrednio z Twoją prezentacją.

Jak mogę zaktualizować dane wyświetlane w wykresie?

Możesz zaktualizować dane wykresu, uzyskując dostęp do jego skoroszytu danych (ChartDataWorkbook), usuwając domyślne serie i kategorie, a następnie dodając własne dane. Pozwala to programowo odświeżyć wykres, aby odzwierciedlał najnowsze dane.

Czy można dostosować wygląd wykresu?

Tak, Aspose.Slides for Python via Java oferuje rozbudowane możliwości dostosowywania. Możesz modyfikować kolory, czcionki, etykiety, legendy i inne elementy formatowania, aby dopasować wygląd wykresu do konkretnych wymagań projektowych.

Dostosuj wykresy prezentacji w Pythonie