PPT自动化 python-pptx - 9: 图表（chart）

一、前言：认识 python-pptx 的图表功能

python-pptx 是一款用于创建和修改 PowerPoint（.pptx）文件的 Python 库，其图表功能支持除 3D 类型外的绝大多数常见图表（如柱状图、折线图、饼图等）。本文将详细讲解如何用该库在 PPT 中添加、定制各类图表，并提供可直接运行的代码示例。

二、基础图表的创建

2.1 单系列图表：以簇状柱形图为例

单系列图表适用于展示单一维度的数据对比（如不同区域的同一指标）。

from pptx import Presentation
from pptx.chart.data import CategoryChartData  # 分类图表数据类
from pptx.enum.chart import XL_CHART_TYPE  # 图表类型枚举
from pptx.util import Inches  # 尺寸单位（英寸）# 1. 创建演示文稿和幻灯片（使用“空白”版式，索引5）
prs = Presentation()
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])# 2. 定义图表数据
chart_data = CategoryChartData()
chart_data.categories = ['东区', '西区', '中西部']  # X轴标签（分类）
chart_data.add_series('2023年销售额', (19.2, 21.4, 16.7))  # 系列名称+数值# 3. 添加图表到幻灯片（位置：x=2英寸，y=2英寸；大小：宽6英寸，高4.5英寸）
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.COLUMN_CLUSTERED,  # 图表类型：簇状柱形图x, y, cx, cy, chart_data
)# 4. 保存文件
prs.save('单系列柱形图.pptx')

2.2 多系列图表：对比多维度数据

多系列图表可同时展示多个维度的数据（如不同季度的区域销售额），核心是添加多个数据系列。

# （省略与单系列相同的导入和幻灯片创建代码）# 1. 定义多系列数据
chart_data = CategoryChartData()
chart_data.categories = ['东区', '西区', '中西部']  # 分类（X轴）
chart_data.add_series('Q1', (19.2, 21.4, 16.7))  # 系列1：Q1销售额
chart_data.add_series('Q2', (22.3, 28.6, 15.2))  # 系列2：Q2销售额
chart_data.add_series('Q3', (20.4, 26.3, 14.2))  # 系列3：Q3销售额# 2. 添加图表并获取图表对象（后续定制需用）
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
# add_chart返回“图形框架”，需通过.chart属性获取图表对象
graphic_frame = slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.COLUMN_CLUSTERED, x, y, cx, cy, chart_data
)
chart = graphic_frame.chart  # 关键：获取图表对象用于后续定制prs.save('多系列柱形图.pptx')

三、特殊图表类型：XY 散点图与气泡图

当 X 轴为连续值（如时间、温度）时，需使用 XY 散点图；若需展示第三个维度（如 “权重”），则用气泡图（气泡大小表示第三维度）。

3.1 XY 散点图：展示连续变量关系

XY 散点图的每个数据点需明确 (x, y) 坐标，且不同系列可拥有不同 X 值。

from pptx.chart.data import XyChartData  # XY图表数据类# （省略演示文稿和幻灯片创建代码）# 1. 定义XY散点图数据
chart_data = XyChartData()# 添加系列1：模型A的(x,y)数据点
series_a = chart_data.add_series('模型A')
series_a.add_data_point(0.7, 2.7)  # (x=0.7, y=2.7)
series_a.add_data_point(1.8, 3.2)
series_a.add_data_point(2.6, 0.8)# 添加系列2：模型B的(x,y)数据点
series_b = chart_data.add_series('模型B')
series_b.add_data_point(1.3, 3.7)
series_b.add_data_point(2.7, 2.3)
series_b.add_data_point(1.6, 1.8)# 2. 添加散点图
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
chart = slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.XY_SCATTER,  # 图表类型：散点图x, y, cx, cy, chart_data
).chart  # 直接获取图表对象prs.save('XY散点图.pptx')

3.2 气泡图：展示三维数据

气泡图在散点图基础上，通过气泡大小增加第三个维度（如 “样本量”“重要性”）。

from pptx.chart.data import BubbleChartData  # 气泡图数据类# （省略演示文稿和幻灯片创建代码）# 1. 定义气泡图数据（每个点含x, y, 气泡大小）
chart_data = BubbleChartData()
series = chart_data.add_series('产品数据')
series.add_data_point(0.7, 2.7, 10)  # (x=0.7, y=2.7, 大小=10)
series.add_data_point(1.8, 3.2, 4)   # 气泡越小，数值越小
series.add_data_point(2.6, 0.8, 8)# 2. 添加气泡图
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
chart = slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.BUBBLE,  # 图表类型：气泡图x, y, cx, cy, chart_data
).chartprs.save('气泡图.pptx')

四、图表元素定制：让图表更专业

创建图表后，可通过定制坐标轴、数据标签、图例等元素提升可读性。

4.1 坐标轴定制：控制刻度、网格线与格式

坐标轴（X 轴为类别轴，Y 轴为数值轴）可调整范围、刻度、标签格式等。

from pptx.enum.chart import XL_TICK_MARK  # 刻度线类型
from pptx.util import Pt  # 字体单位（磅）# （假设已创建chart对象，以多系列柱形图为例）# 1. 定制类别轴（X轴）
category_axis = chart.category_axis
category_axis.has_major_gridlines = True  # 显示主要网格线
category_axis.minor_tick_mark = XL_TICK_MARK.OUTSIDE  # 次要刻度线朝外
category_axis.tick_labels.font.italic = True  # 刻度标签斜体
category_axis.tick_labels.font.size = Pt(10)  # 标签字体10磅# 2. 定制数值轴（Y轴）
value_axis = chart.value_axis
value_axis.maximum_scale = 50.0  # Y轴最大值设为50
value_axis.has_minor_gridlines = True  # 显示次要网格线
# 刻度标签格式：显示为百分比（如25%）
value_axis.tick_labels.number_format = '0"%"'  
value_axis.tick_labels.font.bold = True  # 标签加粗prs.save('定制坐标轴.pptx')

4.2 数据标签：直接显示数值

数据标签可在图表元素（如柱顶、折线点）上显示具体数值，需通过 “绘图区（plot）” 设置。

from pptx.dml.color import RGBColor  # RGB颜色
from pptx.enum.chart import XL_LABEL_POSITION  # 标签位置# （假设已创建chart对象）# 获取第一个绘图区（多数图表只有1个绘图区）
plot = chart.plots[0]
plot.has_data_labels = True  # 启用数据标签
data_labels = plot.data_labels# 定制标签样式
data_labels.font.size = Pt(9)  # 9磅字体
data_labels.font.color.rgb = RGBColor(0x0A, 0x42, 0x80)  # 深蓝色
data_labels.position = XL_LABEL_POSITION.INSIDE_END  # 标签在柱形内部顶端prs.save('带数据标签.pptx')

4.3 图例：标识系列含义

图例用于说明不同颜色 / 形状对应的系列（如 “Q1”“Q2”），可调整位置和布局。

from pptx.enum.chart import XL_LEGEND_POSITION  # 图例位置# （假设已创建chart对象）chart.has_legend = True  # 显示图例
chart.legend.position = XL_LEGEND_POSITION.RIGHT  # 图例放右侧
chart.legend.include_in_layout = False  # 图例不占用图表主体空间prs.save('定制图例.pptx')

五、其他常用图表类型

5.1 折线图：展示趋势变化

折线图适合展示数据随时间的变化趋势，可设置线条平滑度。

# （省略演示文稿和幻灯片创建代码）# 1. 定义折线图数据
chart_data = CategoryChartData()
chart_data.categories = ['1月', '2月', '3月']  # X轴：月份
chart_data.add_series('产品A', (32.2, 28.4, 34.7))  # 产品A销量
chart_data.add_series('产品B', (24.3, 30.6, 20.2))  # 产品B销量# 2. 添加折线图
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
chart = slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.LINE,  # 图表类型：折线图x, y, cx, cy, chart_data
).chart# 定制：产品A的线条设为平滑曲线
chart.series[0].smooth = Trueprs.save('折线图.pptx')

5.2 饼图：展示占比关系

饼图用于展示各部分占总体的比例，仅含一个系列，无坐标轴。

from pptx.enum.chart import XL_LEGEND_POSITION, XL_LABEL_POSITION
# （省略演示文稿和幻灯片创建代码）# 1. 定义饼图数据（数值代表占比）
chart_data = CategoryChartData()
chart_data.categories = ['手机', '电脑', '平板', '配件']  # 扇区标签
chart_data.add_series('销售额占比', (0.4, 0.3, 0.2, 0.1))  # 各部分占比（总和建议为1）# 2. 添加饼图
x, y, cx, cy = Inches(2), Inches(2), Inches(6), Inches(4.5)
chart = slide.shapes.add_chart(XL_CHART_TYPE.PIE,  # 图表类型：饼图x, y, cx, cy, chart_data
).chart# 3. 定制图例和数据标签
chart.has_legend = True
chart.legend.position = XL_LEGEND_POSITION.BOTTOM  # 图例在底部
# 数据标签：显示百分比，位置在扇区外（带引导线）
plot = chart.plots[0]
plot.has_data_labels = True
data_labels = plot.data_labels
data_labels.number_format = '0%'  # 格式：30%
data_labels.position = XL_LABEL_POSITION.OUTSIDE_ENDprs.save('饼图.pptx')

六、补充说明

颜色管理

• 默认规则：python-pptx 会自动使用 PPT 主题的 “着色 1-6”（Accent 1-6）为系列分配颜色，超过 6 个系列则使用颜色变体。
• 最佳实践：如需统一配色，建议修改 PPT 模板的主题颜色（而非逐个设置系列颜色），新图表会自动继承主题配色，确保整体风格一致。