Создание или обновление диаграмм PowerPoint презентаций в Python
Обзор
Эта статья предоставляет комплексное руководство по созданию и настройке диаграмм с помощью Aspose.Slides for Python via .NET. Вы узнаете, как программно добавить диаграмму на слайд, заполнить её данными и применить различные варианты форматирования в соответствии с вашими конкретными требованиями к дизайну. На протяжении статьи подробно приведён код, иллюстрирующий каждый шаг — от инициализации презентации и объекта диаграммы до настройки серий, осей и легенд. Следуя этому руководству, вы получите твердое представление о том, как интегрировать динамическое создание диаграмм в свои Python‑приложения, упрощая процесс создания презентаций, основанных на данных.
Создание диаграммы
Диаграммы помогают людям быстро визуализировать данные и получать инсайты, которые могут быть неочевидны из таблицы или электронных таблиц.
Почему создавать диаграммы?
Используя диаграммы, вы можете:
- агрегировать, сжимать или суммировать большие объёмы данных на одном слайде презентации;
- выявлять закономерности и тенденции в данных;
- определять направление и динамику данных во времени или относительно конкретной единицы измерения;
- обнаруживать аномалии, отклонения, ошибки и бессмысленные данные;
- эффективно представлять сложные данные.
В PowerPoint вы можете создавать диаграммы через функцию Insert, которая предоставляет шаблоны для создания многих типов диаграмм. С помощью Aspose.Slides вы можете создавать как обычные диаграммы (на основе популярных типов), так и пользовательские диаграммы.
Note
Используйте перечисление ChartType из модуля aspose.slides.charts. Значения в этом перечислении соответствуют различным типам диаграмм.Создание сгруппированных столбчатых диаграмм
Этот пример использует add_chart для создания сгруппированной столбчатой диаграммы, сравнивающей две серии по трем категориям. Серии используют красные и зелёные заливки, а отдельные подписи демонстрируют названия категорий, названия серий и значения. Индекс листа 0 относится к первому листу во встроенной книге диаграммы.
import aspose.pydrawing as draw
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Sample Title")
chart.chart_title.text_frame_for_overriding.text_frame_format.center_text = slides.NullableBool.TRUE
chart.chart_title.height = 20
chart.has_title = True
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series = chart.chart_data.series[0]
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.red
series = chart.chart_data.series[1]
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 2, 30)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 10)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 60)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.green
label = series.data_points[0].label
label.data_label_format.show_category_name = True
label = series.data_points[1].label
label.data_label_format.show_series_name = True
label = series.data_points[2].label
label.data_label_format.show_value = True
label.data_label_format.show_series_name = True
label.data_label_format.separator = "/"
presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание точечных диаграмм
Точечные диаграммы (также известные как scatter plots или x‑y графики) часто используются для проверки закономерностей или демонстрации корреляций между двумя переменными.
Используйте точечную диаграмму, когда:
- у вас есть парные числовые данные;
- у вас есть две переменные, которые хорошо сочетаются друг с другом;
- вы хотите определить, связаны ли две переменные;
- у вас есть независимая переменная, имеющая несколько значений для зависимой переменной.
Этот пример отображает два набора значений x‑y. Первая серия использует прямые линии со звёздочными маркерами, а вторая — сглаженные линии с круглыми маркерами; обе используют size = 10. Свойство symbol управляет формой маркера.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.SCATTER_WITH_SMOOTH_LINES, 20, 20, 500, 300)
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
chart.chart_data.series.clear()
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, "Series 1")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, "Series 2")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
series = chart.chart_data.series[0]
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 1)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 3)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 2)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 10)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
series.type = charts.ChartType.SCATTER_WITH_STRAIGHT_LINES_AND_MARKERS
series.marker.size = 10
series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.STAR
series = chart.chart_data.series[1]
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 5)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 4, 2)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 3)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 4, 1)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 3, 2)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 4, 2)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
x_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 3, 5)
y_value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 5, 4, 1)
series.data_points.add_data_point_for_scatter_series(x_value_cell, y_value_cell)
series.marker.size = 10
series.marker.symbol = charts.MarkerStyleType.CIRCLE
presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание круговых диаграмм
Круговые диаграммы лучше всего использовать для отображения соотношения части к целому в данных, особенно когда данные содержат категориальные метки с числовыми значениями. Однако если в ваших данных много частей или меток, стоит рассмотреть возможность использования столбчатой диаграммы.
Этот пример создаёт круговую диаграмму с тремя квартальными значениями. Каждый сектор имеет пользовательскую заливку и границу, а подписи отображают разные комбинации значений, процентов и информации о серии. Свойство first_slice_angle задаёт начальный угол первого сектора — 180 градусов.
import aspose.pydrawing as draw
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PIE, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Sample Title")
chart.chart_title.text_frame_for_overriding.text_frame_format.center_text = slides.NullableBool.TRUE
chart.chart_title.height = 20
chart.has_title = True
chart.chart_data.series[0].labels.default_data_label_format.show_value = True
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "1st Qtr")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "2nd Qtr")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "3rd Qtr")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Series 1")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 20)
series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 50)
series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 30)
series.data_points.add_data_point_for_pie_series(value_cell)
chart.chart_data.series_groups[0].is_color_varied = True
first_slice = series.data_points[0]
first_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
first_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.cyan
first_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
first_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.gray
first_slice.format.line.width = 3.0
first_slice.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THICK
first_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH
second_slice = series.data_points[1]
second_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
second_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.brown
second_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
second_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.blue
second_slice.format.line.width = 3.0
second_slice.format.line.style = slides.LineStyle.SINGLE
second_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT
third_slice = series.data_points[2]
third_slice.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
third_slice.format.fill.solid_fill_color.color = draw.Color.coral
third_slice.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
third_slice.format.line.fill_format.solid_fill_color.color = draw.Color.red
third_slice.format.line.width = 2.0
third_slice.format.line.style = slides.LineStyle.THIN_THIN
third_slice.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.LARGE_DASH_DOT_DOT
first_label = series.data_points[0].label
first_label.data_label_format.show_value = True
second_label = series.data_points[1].label
second_label.data_label_format.show_value = True
second_label.data_label_format.show_legend_key = True
second_label.data_label_format.show_percentage = True
third_label = series.data_points[2].label
third_label.data_label_format.show_series_name = True
third_label.data_label_format.show_percentage = True
series.labels.default_data_label_format.show_leader_lines = True
chart.chart_data.series_groups[0].first_slice_angle = 180
presentation.save("PieChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Чтобы улучшить читаемость подписей за пределами круга, см. Формат линий‑выноски для примера, где подписи позиционируются и настраиваются цвет, ширина, прозрачность и стиль пунктирной линии.
Создание линейных диаграмм
Линейные диаграммы (также известные как line graphs) лучше всего подходят для демонстрации изменений значения во времени. С их помощью можно сравнивать большие объёмы данных одновременно, отслеживать изменения и тенденции, выделять аномалии в рядов данных и многое другое.
Этот пример использует add_chart для создания линейной диаграммы с серией и категориями по умолчанию, затем сохраняет презентацию в формате PPTX.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
line_chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 20, 20, 500, 300)
presentation.save("lineChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
По умолчанию точки на линейной диаграмме соединяются прямыми непрерывными линиями. Если вы хотите, чтобы точки соединялись пунктиром, задайте dash_style со значением из LineDashStyle:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
line_chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 20, 20, 500, 300)
for series in line_chart.chart_data.series:
series.format.line.dash_style = slides.LineDashStyle.DASH
Результат:
Создание диаграмм дерева‑карт
Диаграммы дерева‑карт лучше всего использовать для данных продаж, когда нужно показать относительный размер категорий и быстро обратить внимание на крупные вклады в каждой категории.
Этот пример создаёт дерево‑карту с восемью листами, сгруппированными в четыре ствола и две ветви. Метод set_grouping_item назначает стволы на уровне группировки 1 и ветви — на уровне 2. Значения определяют относительные размеры прямоугольников, а метки категорий и перекрывающиеся метки родителей отображают иерархию.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.TREEMAP, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
# Ветка 1
category_cell = workbook.get_cell(0, "C1", "Leaf1")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem1")
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch1")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C2", "Leaf2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "C3", "Leaf3")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem2")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C4", "Leaf4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
# Ветка 2
category_cell = workbook.get_cell(0, "C5", "Leaf5")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem3")
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch2")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C6", "Leaf6")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "C7", "Leaf7")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem4")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C8", "Leaf8")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.TREEMAP)
series.labels.default_data_label_format.show_category_name = True
value_cell = workbook.get_cell(0, "D1", 4)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D2", 5)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D3", 3)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D4", 6)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D5", 9)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D6", 9)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D7", 4)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D8", 3)
series.data_points.add_data_point_for_treemap_series(value_cell)
series.parent_label_layout = charts.ParentLabelLayoutType.OVERLAPPING
presentation.save("Treemap.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание водопадных диаграмм
Водопадная диаграмма показывает, как положительные и отрицательные изменения влияют на конечное значение. Например, разбивка прибыли может начинаться с дохода, вычитать затраты и добавлять прочие доходы. Столбцы‑изменения «плавают» между предыдущим и новым текущим значением, а итоговые столбцы идут от нуля к накопленному значению.
Ниже представлена таблица с данными в тысячах долларов США:
| Категория | Значение в книге | Тип столбца |
|---|---|---|
| Выручка | 1000 | Увеличение |
| Себестоимость продаж | -400 | Уменьшение |
| Валовая прибыль | 600 | Промежуточный итог |
| Операционные расходы | -200 | Уменьшение |
| Прочие доходы | 50 | Увеличение |
| Чистая прибыль | 450 | Итоговый результат |
Чтобы пометить точку как промежуточный или окончательный итог, задайте её свойство set_as_total = True. Укажите фактическое накопленное значение в соответствующей ячейке книги: 600 для валовой прибыли (1000 - 400) и 450 для чистой прибыли (600 - 200 + 50). Это свойство лишь помечает столбец как итог, но не вычисляет и не заполняет значение ячейки. Не используйте ноль как заполнитель и не задавайте другое изменение для итоговой точки. Итоговый столбец отображает накопленное значение без повторного сложения к текущему значению.
Этот полный пример на C# создаёт диаграмму, используя член Waterfall перечисления ChartType, очищает данные по умолчанию и заполняет встроенную книгу. Индекс листа 0 выбирает первый лист; столбец A содержит названия категорий, столбец B — значения. Каждая ячейка значения добавляется с помощью add_data_point_for_waterfall_series. Индексы точек 2 и 5 (нумерация с нуля) обозначают промежуточный и окончательный итог. Включение show_value отображает суммы на столбцах. Входная презентация или книга не требуются.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.WATERFALL, 20, 20, 680, 200)
chart.has_title = True
chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Profit breakdown (USD thousands)")
chart.chart_title.overlay = False
chart.has_legend = False
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
workbook.clear(worksheet_index)
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Profit")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.WATERFALL)
categories = ["Revenue", "Cost of sales", "Gross profit", "Operating expenses", "Other income", "Net profit"]
values = [1000, -400, 600, -200, 50, 450]
for i in range(len(categories)):
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 0, categories[i])
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 1, values[i])
series.data_points.add_data_point_for_waterfall_series(value_cell)
# Третья и шестая точки представляют итоговые значения, а не дополнительные изменения.
series.data_points[2].set_as_total = True
series.data_points[5].set_as_total = True
series.show_connector_lines = True
series.labels.default_data_label_format.show_value = True
presentation.save("WaterfallChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Задайте свойство уровня серии show_connector_lines = True, чтобы отобразить линии, соединяющие последовательные столбцы, и упростить восприятие текущего значения. Чтобы скрыть эти линии, замените в примере присваивание на series.show_connector_lines = False перед сохранением. Это изменит только видимость линий, а не данные или итоги.
Сохранённая презентация показывает валовую прибыль 600 и чистую прибыль 450, оба итога отображаются от нуля:
Создание акций‑диаграмм
Акций‑диаграммы используются для отображения финансовых данных, таких как цены открытия, максимума, минимума и закрытия, помогая анализировать рыночные тенденции и волатильность. Они предоставляют важные инсайты о динамике акций, позволяя инвесторам и аналитикам принимать обоснованные решения.
Этот пример создаёт диаграмму open‑high‑low‑close с четырьмя сериями в указанном порядке и тремя категориями. Свойство has_up_down_bars включает полосы вверх/вниз, а hi_low_lines_format управляет линиями high‑low, показывающими диапазон цен; линии отдельных серий и мелкие горизонтальные сетки скрыты.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE, 20, 20, 500, 300, False)
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "A")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "B")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "C")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Open")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "High")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 3, "Low")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 4, "Close")
chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.OPEN_HIGH_LOW_CLOSE)
series = chart.chart_data.series[0]
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 1, 72)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 1, 25)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 1, 38)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
series = chart.chart_data.series[1]
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 2, 172)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 2, 57)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 2, 57)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
series = chart.chart_data.series[2]
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 3, 12)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 3, 12)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 3, 13)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
series = chart.chart_data.series[3]
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 4, 25)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 4, 38)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 4, 50)
series.data_points.add_data_point_for_stock_series(value_cell)
chart.chart_data.series_groups[0].up_down_bars.has_up_down_bars = True
chart.chart_data.series_groups[0].hi_low_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
for stock_series in chart.chart_data.series:
stock_series.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
chart.axes.vertical_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
presentation.save("Stock-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание диаграмм «ящик с усами»
Диаграммы «ящик с усами» используются для отображения распределения данных, суммируя ключевые статистические показатели, такие как медиана, квартали и потенциальные выбросы. Они особенно полезны в разведочном анализе данных и статистических исследованиях для быстрого понимания изменчивости данных и выявления аномалий.
Этот пример создаёт диаграмму «ящик с усами» из шести значений. Свойство quartile_method выбирает исключительный метод расчёта квартилей. Пример также включает линии среднего, маркеры среднего, внутренние точки и выбросы.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.BOX_AND_WHISKER, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A1", "Category 1")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A2", "Category 2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A3", "Category 3")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A4", "Category 4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A5", "Category 5")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A6", "Category 6")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.BOX_AND_WHISKER)
series.quartile_method = charts.QuartileMethodType.EXCLUSIVE
series.show_mean_line = True
series.show_mean_markers = True
series.show_inner_points = True
series.show_outlier_points = True
value_cell = workbook.get_cell(0, "B1", 15)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B2", 41)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B3", 16)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B4", 10)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B5", 23)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B6", 16)
series.data_points.add_data_point_for_box_and_whisker_series(value_cell)
presentation.save("BoxAndWhisker.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Создание воронкообразных диаграмм
Воронкообразные диаграммы используются для визуализации процессов, состоящих из последовательных этапов, где объём данных уменьшается на каждом шаге. Они особенно полезны для анализа коэффициентов конверсии, выявления узких мест и отслеживания эффективности продаж или маркетинга.
Этот пример использует add_chart для добавления воронкообразной диаграммы на первый слайд существующей презентации. Он заменяет данные по умолчанию восемью категориями со значениями от 50 до 500, затем сохраняет обновлённую презентацию. Исходная презентация должна содержать как минимум один слайд.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation("test.pptx") as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.FUNNEL, 50, 50, 500, 400)
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A1", "Category 1")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A2", "Category 2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A3", "Category 3")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A4", "Category 4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A5", "Category 5")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "A6", "Category 6")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.FUNNEL)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B1", 50)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B2", 100)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B3", 200)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B4", 300)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B5", 400)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "B6", 500)
series.data_points.add_data_point_for_funnel_series(value_cell)
presentation.save("Funnel.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание диаграмм «солнечный луч»
Диаграммы «солнечный луч» используются для визуализации иерархических данных, отображая уровни в виде концентрических колец. Они помогают проиллюстрировать отношения часть‑к‑целому и идеально подходят для представления вложенных категорий и подклассов в компактном виде.
Этот пример создаёт солнечноруковую диаграмму с восемью листами, сгруппированными в четыре ствола и две ветви. Метод set_grouping_item назначает стволы на уровне 1 и ветви — на уровне 2. Метки категорий определяют сегменты, а значения задают их относительные размеры.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.SUNBURST, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
# Ветка 1
category_cell = workbook.get_cell(0, "C1", "Leaf1")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem1")
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch1")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C2", "Leaf2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "C3", "Leaf3")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem2")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C4", "Leaf4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
# Ветка 2
category_cell = workbook.get_cell(0, "C5", "Leaf5")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem3")
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(2, "Branch2")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C6", "Leaf6")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "C7", "Leaf7")
leaf = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
leaf.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Stem4")
category_cell = workbook.get_cell(0, "C8", "Leaf8")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.SUNBURST)
series.labels.default_data_label_format.show_category_name = True
value_cell = workbook.get_cell(0, "D1", 4)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D2", 5)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D3", 3)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D4", 6)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D5", 9)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D6", 9)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D7", 4)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, "D8", 3)
series.data_points.add_data_point_for_sunburst_series(value_cell)
presentation.save("Sunburst.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание гистограмм
Гистограммы показывают, как числовые значения распределяются по интервалам (bins). Для ежемесячных отчётов о времени обработки заказов используйте одинаковую ширину бина и пороги, чтобы интервалы оставались согласованными и распределения было легче сравнивать.
Установите для горизонтальной оси свойство aggregation_type в режим из AxisAggregationType. Свойство bin_width применяется только к BY_BIN_WIDTH; number_of_bins — только к BY_NUMBER_OF_BINS. Используйте AUTOMATIC, чтобы дать диаграмме самостоятельно выбрать бины.
Использовать фиксированную ширину бина
В этом примере времена обработки группируются в интервалы по 10 минут, а отдельные бины создаются для значений ≤ 10 минут и > 40 минут. Включите эти бины с помощью is_underflow_bin и is_overflow_bin. При явном указании порогов underflow_bin и overflow_bin задайте is_automatic_underflow_bin и is_automatic_overflow_bin в False.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.HISTOGRAM, 20, 20, 680, 200)
chart.has_legend = False
chart.has_title = False
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.HISTOGRAM)
values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
for i, value in enumerate(values):
value_cell = workbook.get_cell(0, i, 0, value)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
axis = chart.axes.horizontal_axis
axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.BY_BIN_WIDTH
axis.bin_width = 10
axis.is_underflow_bin = True
axis.is_automatic_underflow_bin = False
axis.underflow_bin = 10
axis.is_overflow_bin = True
axis.is_automatic_overflow_bin = False
axis.overflow_bin = 40
presentation.save("Histogram-bin-width.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Презентация, отображаемая в PowerPoint, показывает количество элементов в бинах 3, 4, 4, 4 и 2. Бин «недостатка» включает 5, 10, 10, поэтому его порог включающий. Бин «переполнения» включает только 41, 50, поэтому его порог исключающий; оба значения, равные 40, остаются в предыдущем интервале. Внутренние бины содержат значения больше их нижней границы и меньше либо равные верхней границе.
Указать количество бинов
Для фиксированного уровня детализации вместо фиксированных интервалов запросите пять бинов для тех же данных. В этом примере бины «недостатка» и «переполнения» отключены. Диаграмма определяет ширину по диапазону данных, поэтому границы могут изменяться между отчётами.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.HISTOGRAM, 20, 20, 680, 200)
chart.has_legend = False
chart.has_title = False
chart.chart_data.categories.clear()
chart.chart_data.series.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.HISTOGRAM)
values = [5, 10, 10, 11, 15, 20, 20, 21, 25, 30, 30, 31, 35, 40, 40, 41, 50]
for i, value in enumerate(values):
value_cell = workbook.get_cell(0, i, 0, value)
series.data_points.add_data_point_for_histogram_series(value_cell)
axis = chart.axes.horizontal_axis
axis.aggregation_type = charts.AxisAggregationType.BY_NUMBER_OF_BINS
axis.number_of_bins = 5
presentation.save("Histogram-bin-count.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Пять бинoв имеют количества 4, 4, 4, 4 и 1. Сравните это распределение с результатом фиксированной ширины выше: входные значения одинаковы, но границы различаются.
Создание радиальных диаграмм
Радиальные диаграммы используются для отображения многомерных данных в двумерном формате, позволяя легко сравнивать несколько переменных одновременно. Они особенно полезны для выявления шаблонов, сильных и слабых сторон по множеству метрик производительности или атрибутов.
Этот пример использует add_chart для создания радиальной диаграммы с серией и категориями по умолчанию, затем сохраняет презентацию в формате PPTX.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.RADAR, 20, 20, 500, 300)
presentation.save("Radar-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание диаграмм с несколькими категориями
Диаграммы с несколькими категориями применяются для отображения данных, включающих более одной группировки, позволяя сравнивать значения по нескольким измерениям одновременно. Они особенно полезны при анализе тенденций и взаимосвязей в сложных, многослойных наборах данных.
Этот пример создаёт сгруппированную столбчатую диаграмму с восемью категориями, распределёнными по четырём парам. Метод set_grouping_item назначает каждой паре общий ярлык на уровне группировки 1, формируя ось категорий с отдельными и групповыми метками.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
worksheet_index = 0
category_cell = workbook.get_cell(0, "c2", "A")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group1")
category_cell = workbook.get_cell(0, "c3", "B")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "c4", "C")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group2")
category_cell = workbook.get_cell(0, "c5", "D")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "c6", "E")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group3")
category_cell = workbook.get_cell(0, "c7", "F")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, "c8", "G")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category.grouping_levels.set_grouping_item(1, "Group4")
category_cell = workbook.get_cell(0, "c9", "H")
category = chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, "D1", "Series 1")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D2", 10)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D3", 20)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D4", 30)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D5", 40)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D6", 50)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D7", 60)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D8", 70)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, "D9", 80)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
presentation.save("AsposeChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Создание картографических диаграмм
Картографические диаграммы используются для визуализации географических данных, сопоставляя информацию с конкретными локациями, такими как страны, регионы или города. Они особенно полезны для анализа региональных тенденций, демографии и пространственного распределения в наглядной форме.
Этот пример использует add_chart для создания картографической диаграммы с данными по умолчанию и сохраняет её для просмотра в PowerPoint.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.MAP, 20, 20, 500, 300)
presentation.save("mapChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Результат:
Note
Изображение выше показывает сохранённую презентацию, открывшуюся в PowerPoint. Aspose.Slides корректно записывает картографическую диаграмму и её данные, но сама не рисует картографические диаграммы: при рендеринге слайда с такой диаграммой в изображение или конвертации в PDF или SVG область диаграммы остаётся пустой. Другие фигуры на том же слайде остаются нетронутыми.Создание комбинированных диаграмм
Комбинированная диаграмма (или combo chart) сочетает два или более типа диаграмм в одном графике. Такая диаграмма позволяет выделять, сравнивать или исследовать различия между двумя и более наборами данных, помогая выявлять взаимосвязи между ними.
Этот пример комбинирует две сгруппированные столбчатые серии с линейной серией по четырём категориям. Столбцы используют основную вертикальную ось, а plot_on_second_axis размещает линию на вторичной вертикальной оси справа. Вспомогательные функции настраивают заголовок, легенду, подписи осей и сетку.
import aspose.pydrawing as draw
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
def create_combo_chart():
with slides.Presentation() as presentation:
chart = create_chart_with_first_series(presentation.slides[0])
add_second_series_to_chart(chart)
add_third_series_to_chart(chart)
set_primary_axes_format(chart)
set_secondary_axes_format(chart)
presentation.save("combo-chart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
def create_chart_with_first_series(slide):
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 600, 400)
chart.has_title = True
chart.chart_title.add_text_frame_for_overriding("Chart Title")
chart.chart_title.overlay = False
portion_format = chart.chart_title.text_frame_for_overriding.paragraphs[0].paragraph_format.default_portion_format
portion_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
portion_format.font_height = 18
chart.legend.position = charts.LegendPositionType.BOTTOM
chart.legend.text_format.portion_format.font_height = 12
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Category 1")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Category 2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 0, "Category 3")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 0, "Category 4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "Series 1")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
series.parent_series_group.overlap = -25
series.parent_series_group.gap_width = 220
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 1, 4.3)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 1, 2.5)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 1, 3.5)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 1, 4.5)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
return chart
def add_second_series_to_chart(chart):
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "Series 2")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
series.parent_series_group.overlap = -25
series.parent_series_group.gap_width = 220
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 2, 2.4)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 2, 4.4)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 2, 1.8)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 2, 2.8)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
def add_third_series_to_chart(chart):
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, charts.ChartType.LINE)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, 2.0)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 2.0)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 3.0)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 4, 3, 5.0)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
series.plot_on_second_axis = True
def set_primary_axes_format(chart):
horizontal_axis = chart.axes.horizontal_axis
horizontal_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
horizontal_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
set_axis_title(horizontal_axis, "X Axis")
vertical_axis = chart.axes.vertical_axis
vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
set_axis_title(vertical_axis, "Y Axis 1")
major_grid_lines_format = vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format
major_grid_lines_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
major_grid_lines_format.solid_fill_color.color = draw.Color.from_argb(217, 217, 217)
def set_secondary_axes_format(chart):
secondary_horizontal_axis = chart.axes.secondary_horizontal_axis
secondary_horizontal_axis.position = charts.AxisPositionType.BOTTOM
secondary_horizontal_axis.cross_type = charts.CrossesType.MAXIMUM
secondary_horizontal_axis.is_visible = False
secondary_horizontal_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
secondary_horizontal_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
secondary_vertical_axis = chart.axes.secondary_vertical_axis
secondary_vertical_axis.position = charts.AxisPositionType.RIGHT
secondary_vertical_axis.text_format.portion_format.font_height = 12
secondary_vertical_axis.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
secondary_vertical_axis.major_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
secondary_vertical_axis.minor_grid_lines_format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
set_axis_title(secondary_vertical_axis, "Y Axis 2")
def set_axis_title(axis, axis_title):
axis.has_title = True
axis.title.overlay = False
title_portion_format = axis.title.add_text_frame_for_overriding(axis_title).paragraphs[0].paragraph_format.default_portion_format
title_portion_format.font_bold = slides.NullableBool.FALSE
title_portion_format.font_height = 12
create_combo_chart()
Обновление диаграмм
Aspose.Slides for Python via .NET позволяет обновлять диаграммы PowerPoint, изменяя данные, форматирование и стиль диаграмм. Эта возможность упрощает поддержание презентаций в актуальном состоянии с динамическим содержимым и гарантирует, что диаграммы точно отражают текущие данные и визуальные стандарты.
Этот пример обновляет диаграмму с именем «My chart» на первом слайде существующей презентации. Требуются две колонные серии по три точки данных каждая, при этом метки категорий находятся в колонке A, а имена серий — в первой строке первого листа. Пример использует get_cell для изменения ячеек книги, обновляет значения серий, добавляет третью серию и меняет тип диаграммы на «clustered cylinders» через свойство type.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
chart_name = "My chart"
with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:
slide = presentation.slides[0]
for shape in slide.shapes:
if isinstance(shape, charts.Chart) and shape.name == chart_name:
chart = shape
worksheet_index = 0
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 0, "Modified Category 1")
workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 0, "Modified Category 2")
series = chart.chart_data.series[0]
workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 1, "New_Series 1")
series.data_points[0].value.data = 90
series.data_points[1].value.data = 123
series.data_points[2].value.data = 44
series = chart.chart_data.series[1]
workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 2, "New_Series 2")
series.data_points[0].value.data = 23
series.data_points[1].value.data = 67
series.data_points[2].value.data = 99
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, 3, "Series 3")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 1, 3, 20)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 2, 3, 50)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 3, 3, 30)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
chart.type = charts.ChartType.CLUSTERED_CYLINDER
presentation.save("AsposeChartModified.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Установка диапазона данных для диаграммы
Чтобы просмотреть диапазон, уже используемый существующей диаграммой, см. Retrieve a Chart’s Data Range.
Aspose.Slides for Python via .NET предоставляет гибкость задания конкретного диапазона данных из листа в качестве источника данных для вашей диаграммы. Это значит, что вы можете напрямую сопоставлять часть листа с диаграммой, контролируя, какие ячейки участвуют в сериях и категориях диаграммы. В результате вы можете легко обновлять и синхронизировать диаграммы с последними изменениями данных в листе, обеспечивая актуальность и точность информации в ваших PowerPoint‑презентациях.
Этот пример использует set_range для установки источника данных диаграммы с именем «My chart» на первом слайде существующей презентации в Sheet1!A1:B4. Книга диаграммы должна содержать указанный лист и заполненный диапазон с заголовком серии в первой строке, метками категорий в колонке A и тремя значениями в колонке B.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
chart_name = "My chart"
with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:
slide = presentation.slides[0]
for shape in slide.shapes:
if isinstance(shape, charts.Chart) and shape.name == chart_name:
chart = shape
chart.chart_data.set_range("Sheet1!A1:B4")
presentation.save("SetDataRange.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Использование стандартных маркеров в диаграммах
При использовании стандартных маркеров в диаграммах каждая серия автоматически получает различный маркер по умолчанию.
Этот пример использует add_chart для создания диаграммы с двумя линейными сериями и легендой. Параметры marker сохраняют автоматически назначенные символы маркеров. Первая серия включает отрицательное значение и пропущенное значение, представленное None, в то время как вторая имеет значение для каждой категории.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE_WITH_MARKERS, 10, 10, 400, 400)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Series 1")
series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
category_cell = workbook.get_cell(0, 1, 0, "C1")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 1, 24)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 2, 0, "C2")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 1, 23)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 3, 0, "C3")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 1, -10)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
category_cell = workbook.get_cell(0, 4, 0, "C4")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 4, 1, None)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
series_name_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "Series 2")
second_series = chart.chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
value_cell = workbook.get_cell(0, 1, 2, 30)
second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 2, 2, 10)
second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 3, 2, 60)
second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, 4, 2, 40)
second_series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
chart.has_legend = True
chart.legend.overlay = False
presentation.save("DefaultMarkersInChart.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
FAQ
Какие типы диаграмм поддерживает Aspose.Slides for Python via .NET?
Aspose.Slides for Python via .NET поддерживает широкий спектр типов диаграмм, включая столбчатые, линейные, круговые, областные, точечные, гистограммы, радиальные и многие другие. Эта гибкость позволяет выбрать наиболее подходящий тип диаграммы для ваших задач визуализации данных.
Как добавить новую диаграмму на слайд?
Чтобы добавить диаграмму, сначала создайте экземпляр класса Presentation, получите нужный слайд по его индексу, а затем вызовите метод для добавления диаграммы, указав тип диаграммы и начальные данные. Этот процесс напрямую интегрирует диаграмму в вашу презентацию.
Как обновить данные, отображаемые в диаграмме?
Вы можете обновить данные диаграммы, получив доступ к её книге данных (ChartDataWorkbook), очистив любые серии и категории по умолчанию и затем добавив свои пользовательские данные. Это позволяет программно обновлять диаграмму, отражая последние данные.
Можно ли настроить внешний вид диаграммы?
Да, Aspose.Slides for Python via .NET предоставляет обширные варианты настройки. Вы можете изменять цвета, шрифты, подписи, легенды и другие элементы форматирования, чтобы адаптировать внешний вид диаграммы под ваши конкретные дизайнерские требования.