利用python绘制带有时间线的柱状图

from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data)
bar.render("柱状图.html")

bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
bar = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data = [10,20,30]
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar.render("柱状图.html")

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts,TitleOpts
bar1 = Bar()
bar2 = Bar()
bar3 = Bar()
x_data = ["英国","美国","中国"]
y_data1 = [10,20,30]
y_data2 = [20,30,40]
y_data3 = [40,50,70]
bar1.add_xaxis(x_data)
bar1.add_yaxis("GDP",y_data1,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar1.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar1.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2021年GDP"))
bar2.add_xaxis(x_data)
bar2.add_yaxis("GDP",y_data2,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar2.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar2.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2022年GDP"))
bar3.add_xaxis(x_data)
bar3.add_yaxis("GDP",y_data3,label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar3.reversal_axis()  # 反转x轴和y轴
bar3.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="2023年GDP"))
timeline = Timeline()
timeline.add(bar1,"2021")
timeline.add(bar2,"2022")
timeline.add(bar3,"2023")
timeline.render("2021-2023中美英三国GDP.html")

timeline.add_schema(
    play_interval=1000,  # 每个柱状图播放间隔时间，单位（毫秒）
    is_timeline_show=True,  # 是否显示时间线，默认显示
    is_auto_play=True,  # 是否自动播放
    is_loop_play=True  # 是否循环播放
)

f = open("D:/桌面/1960-2019全球GDP数据.csv","r",encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
f.close()
data_lines.pop(0)

data_dict = {}
for line in data_lines:
    data_list = line.split(",")  # 每一行以逗号分割，返回一个列表
    year = data_list[0]
    country = data_list[1]
    GDP = float(data_list[2][:-1])  # 每一行最后有一个换行符
    # 这里需要做出异常判断，因为当我们第一次插入数据的时候并没有容器来装这些数据
    try:
        data_dict[year].append((country, GDP))
    except:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, GDP])

sorted_year_line = sorted(data_dict.keys())  # 按时间顺序排序
timeline = Timeline({"scheme":ThemeType.LIGHT})  # 在创建时间线的时候传入scheme参数可以设置时间线的主题，也就是柱状图的颜色
for year in sorted_year_line:
    x_data = []
    y_data = []
    data_dict[year].sort(key=lambda element : element[1],reverse=True)
    year_data = data_dict[year][0:8]  # 取GDP前八的数据
    for data in year_data:
        x_data.append(data[0])
        y_data.append(data[1] / 100000000)
    bar = Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()  # 让GDP排名第一的数据在最上面，所以我们将x_data 和 y_data中的数据反转一下
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
    bar.reversal_axis()  # 将x轴和y轴翻转
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全国GDP数据前八")
    )
    timeline.add(bar,year)

timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=False
)
timeline.render("1960-2014年全国GDP数据前八.html")