本篇讲下如何使用纯python代码将excel 中的图表导出为图片。这里需要使用的模块有win32com、pythoncom模块。
网上经查询有人已经写好的模块pyxlchart,具体代码如下:
from win32com.client import Dispatch import os import pythoncom class Pyxlchart(object): """ This class exports charts in an Excel Spreadsheet to the FileSystem win32com libraries are required. """ def __init__(self): pythoncom.CoInitialize() self.WorkbookDirectory = '' self.WorkbookFilename = '' self.GetAllWorkbooks = False self.SheetName = '' self.ChartName = '' self.GetAllWorkbookCharts = False self.GetAllWorksheetCharts = False self.ExportPath = '' self.ImageFilename = '' self.ReplaceWhiteSpaceChar = '_' self.ImageType = 'jpg' def __del__(self): pass def start_export(self): if self.WorkbookDirectory == '': return "WorkbookDirectory not set" else: self._export() def _export(self): """ Exports Charts as determined by the settings in class variabels. """ excel = Dispatch("excel.application") excel.Visible = False wb = excel.Workbooks.Open(os.path.join(self.WorkbookDirectory ,self.WorkbookFilename)) self._get_Charts_In_Worksheet(wb,self.SheetName,self.ChartName) wb.Close(False) excel.Quit() def _get_Charts_In_Worksheet(self,wb,worksheet = "", chartname = ""): if worksheet != "" and chartname != "": sht = self._change_sheet(wb,worksheet) cht = sht.ChartObjects(chartname) self._save_chart(cht) return if worksheet == "": for sht in wb.Worksheets: for cht in sht.ChartObjects(): if chartname == "": self._save_chart(cht) else: if chartname == cht.Name: self._save_chart(cht) else: sht = wb.Worksheets(worksheet) for cht in sht.ChartObjects(): if chartname == "": self._save_chart(cht) else: if chartname == cht.Name: self._save_chart(cht) def _change_sheet(self,wb,worksheet): try: return wb.Worksheets(worksheet) except: raise NameError('Unable to Select Sheet: ' + worksheet + ' in Workbook: ' + wb.Name) def _save_chart(self,chartObject): imagename = self._get_filename(chartObject.Name) savepath = os.path.join(self.ExportPath,imagename) print savepath chartObject.Chart.Export(savepath,self.ImageType) def _get_filename(self,chartname): """ Replaces white space in self.WorkbookFileName with the value given in self.ReplaceWhiteSpaceChar If self.ReplaceWhiteSpaceChar is an empty string then self.WorkBookFileName is left as is """ if self.ImageFilename == '': self.ImageFilename == chartname if self.ReplaceWhiteSpaceChar != '': chartname.replace(' ',self.ReplaceWhiteSpaceChar) if self.ImageFilename != "": return self.ImageFilename + "_" + chartname + "." + self.ImageType else: return chartname + '.' + self.ImageType if __name__ == "__main__": xl = Pyxlchart() xl.WorkbookDirectory = "\\\\maawtns01\\discipline\\procurement\\MATERIEL\\Raw Material\\Data Management\\Hawk" xl.WorkbookFilename = "Hawk Workability KPI.xlsm" xl.SheetName = "" xl.ImageFilename = "MyChart1" xl.ExportPath = "d:\\pycharts" xl.ChartName = "" xl.start_export() print "This file does not currently allow direct access" print "Please import PyXLChart and run start_export()"
这里还使用Excel vba将chart另存为图片篇中创建的chart_column.xlsx表,使用上面的模块的方法如下:
from pyxlchart import Pyxlchart xl = Pyxlchart() xl.WorkbookDirectory = "D:\\" xl.WorkbookFilename = "chart_column.xlsx" xl.SheetName = "" #xl.ImageFilename = "MyChart1" xl.ExportPath = "d:\\" xl.ChartName = "" xl.start_export()
由于有该表里有多张图表,所以上面未指定xl.ImageFilename ,使用示例如下:
Excel vba将chart另存为图片
python下使用xlswriter模块,可以轻松在excel 中创建图片,不过想实现将生成的chart图表导出为图片,在email 中导入图片的目标 。经网上查询未找到通过python代码将excel 中已经生成的图片导出为图片的方法,不过通过变通方法,使用excel 内的vba 宏却可以轻松将图片导出。
1、导出单张图片
python 创建chart图片代码:
#coding: utf-8 import xlsxwriter import random def get_num(): return random.randrange(0, 201, 2) workbook = xlsxwriter.Workbook('analyse_spider.xlsx') #创建一个Excel文件 worksheet = workbook.add_worksheet() #创建一个工作表对象 chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) #创建一个图表对象 #定义数据表头列表 title = [u'业务名称',u'星期一',u'星期二',u'星期三',u'星期四',u'星期五',u'星期六',u'星期日',u'平均流量'] buname= [u'运维之路',u'就要IT',u'baidu.com',u'361way.com',u'91it.org'] #定义频道名称 #定义5频道一周7天流量数据列表 data = [] for i in range(5): tmp = [] for j in range(7): tmp.append(get_num()) data.append(tmp) format=workbook.add_format() #定义format格式对象 format.set_border(1) #定义format对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_title=workbook.add_format() #定义format_title格式对象 format_title.set_border(1) #定义format_title对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_title.set_bg_color('#cccccc') #定义format_title对象单元格背景颜色为 #'#cccccc'的格式 format_title.set_align('center') #定义format_title对象单元格居中对齐的格式 format_title.set_bold() #定义format_title对象单元格内容加粗的格式 format_ave=workbook.add_format() #定义format_ave格式对象 format_ave.set_border(1) #定义format_ave对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_ave.set_num_format('0.00') #定义format_ave对象单元格数字类别显示格式 #下面分别以行或列写入方式将标题、业务名称、流量数据写入起初单元格,同时引用不同格式对象 worksheet.write_row('A1',title,format_title) worksheet.write_column('A2', buname,format) worksheet.write_row('B2', data[0],format) worksheet.write_row('B3', data[1],format) worksheet.write_row('B4', data[2],format) worksheet.write_row('B5', data[3],format) worksheet.write_row('B6', data[4],format) #定义图表数据系列函数 def chart_series(cur_row): worksheet.write_formula('I'+cur_row, \ '=AVERAGE(B'+cur_row+':H'+cur_row+')',format_ave) #计算(AVERAGE函数)频 #道周平均流量 chart.add_series({ 'categories': '=Sheet1!$B$1:$H$1', #将“星期一至星期日”作为图表数据标签(X轴) 'values': '=Sheet1!$B$'+cur_row+':$H$'+cur_row, #频道一周所有数据作 #为数据区域 'line': {'color': 'black'}, #线条颜色定义为black(黑色) 'name': '=Sheet1!$A$'+cur_row, #引用业务名称为图例项 }) for row in range(2, 7): #数据域以第2~6行进行图表数据系列函数调用 chart_series(str(row)) chart.set_size({'width': 577, 'height': 287}) #设置图表大小 chart.set_title ({'name': u'爬虫分析'}) #设置图表(上方)大标题 chart.set_y_axis({'name': 'count'}) #设置y轴(左侧)小标题 worksheet.insert_chart('A8', chart) #在A8单元格插入图表 workbook.close() #关闭Excel文档
由于这里只有一张图片,通过vba 代码很容易生成图片 。方法为,打开该excel 图表,通过alt + F11 快捷键打开宏编辑界面;打开VB编辑器的立即窗口:”视图“-”立即窗口“,或者使用快捷键"Ctrl + G" ,接着输入如下代码
activesheet.ChartObjects(1).Chart.Export "C:\chart.png"
按 " Enter " 键后,会在C盘生成上面的生成的chart图表。
二、导出多张图表
python代码如下:
#coding: utf-8 import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_column.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() bold = workbook.add_format({'bold': 1}) # 这是个数据table的列 headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2'] data = [ [2, 3, 4, 5, 6, 7], [10, 40, 50, 20, 10, 50], [30, 60, 70, 50, 40, 30], ] worksheet.write_row('A1', headings, bold) worksheet.write_column('A2', data[0]) worksheet.write_column('B2', data[1]) worksheet.write_column('C2', data[2]) ############################################ #创建一个图表,类型是column chart1 = workbook.add_chart({'type': 'column'}) # 配置series,这个和前面wordsheet是有关系的。 chart1.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure a second series. Note use of alternative syntax to define ranges. chart1.add_series({ 'name': ['Sheet1', 0, 2], 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], }) # Add a chart title and some axis labels. chart1.set_title ({'name': 'Results of sample analysis'}) chart1.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart1.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart1.set_style(11) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) ####################################################################### # # Create a stacked chart sub-type. # chart2 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'stacked'}) # Configure the first series. chart2.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure second series. chart2.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', }) # Add a chart title and some axis labels. chart2.set_title ({'name': 'Stacked Chart'}) chart2.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart2.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart2.set_style(12) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D18', chart2, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) ####################################################################### # # Create a percentage stacked chart sub-type. # chart3 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'percent_stacked'}) # Configure the first series. chart3.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure second series. chart3.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', }) # Add a chart title and some axis labels. chart3.set_title ({'name': 'Percent Stacked Chart'}) chart3.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart3.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart3.set_style(13) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D34', chart3, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) workbook.close()
同一数据源上面创建了三种类型的图 ,由于有三张图,上面的导出一张图的方法肯定是不行了,这里打开宏,创建如下宏内容:
Sub exportimg() Dim XlsChart As ChartObject For Each XlsChart In Worksheets("Sheet1").ChartObjects XlsChart.Chart.Export Filename:="C:\" & XlsChart.Name & ".jpg", FilterName:="JPG" Next End Sub
该示例这里就不再截图,具体可以自行运行。

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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