前一个帖子我们做了一个带动态标签的面积曲线图： 
这个帖子里我们再加一个动态标签，在图表上把最后一个数据标出来。另外就是x轴上记录在案的最后两个刻度，如果相差大于一年加上子刻度。图表上显示的x轴刻度并没有全部记录在案，第1、3、5被记录下来了，所以比较的是图表上显示出来的第三和第五个刻度： 
跟上一个帖子比起来，这里的动态标签类DynamicLabel把一些对标签属性的设置放进方法函数asAnnotation()里了。在类AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks里，就算在
self.chart.annotations.append(self.label1.asAnnotation)
之后，对这些属性进行修改，在最终的图表上也看不到效果的。具体原因我不清楚，可能跟图表的annotation的执行时机有关系。有可能annotation的执行顺序比较靠后，往画布上画时才执行，所以在它用到的asAnnotation()里对属性的定义变成是最后的定义了。
生成的两个动态标签，一个是跟上一个帖子相同的label1，另一个是这个帖子里独有的label。注意生成label对象时的参数皆为空，它的内容和坐标位置都是在方法函数getContents()里完成的，虽然并没有在代码中看见哪里有调用这个函数，还有这个方法函数的返回值Drawing.getContents(self)，又是个啥玩意呢？
getContents()在源代码里的解释是：
Return the list of things to be rendered override to get more complicated behaviour
我的理解就是可以完成一些复杂的“动作”，放在列表里往画布上渲染。不用调用，往画布上渲染时自动会去把getContents()里定义的动作做一遍。
在方法函数getContents()里，第一条语句调用函数addConditionalSubTicks()，这个函数是这样实现的：
def addConditionalSubTicks(chart):
chart.xValueAxis.configure([chart.data])
if int(str(chart.xValueAxis._tickValues[-1])[:4])-int(str(chart.xValueAxis._tickValues[-2])[:4])>1:
chart.xValueAxis.subTickNum = 1
chart.xValueAxis.visibleSubTicks = True
chart.xValueAxis.subTickLo = chart.xValueAxis.tickDown第一句是坐标轴基于图表数据配置configute()刻度和范围，如果有定义刻度的最大最小值和步长，则按照这些值来；如果没有定义，按照源代码的注释说是会“聪明”地选择定义刻度和范围。
怎么个聪明法没讲，但在这里configure()完后，在档的刻度值chart.xValueAxis._tickValues的内容是：
[20031231, 20051230, 20071231]
跟本帖贴出来最后生成的图表x轴上的刻度标签并不相符，原因不明。如果对y轴进行配置：
chart.yValueAxis.configure([chart.data])
y轴在档的刻度chart.yValueAxis._tickValues为：
[0.0, 5000.0, 10000.0, 15000.0]
跟最后生成的图表基本一致，至于为什么图表上y轴最大刻度值是20000.0一会儿解释。
接下来的if判断是chart.xValueAxis._tickValues，所以它的值
[20031231, 20051230, 20071231]很重要。
int(str(chart.xValueAxis._tickValues[-1])[:4])
把这个列表最后一个元素20071231取出来转换成字符"20071231"后切片[:4]得“2007”，最后用int()转成整数2007。一句话概括就是把年份取出来，if语句判断在档的刻度值列表最后两个元素年份差是否大于1，如果大于1就加1个子刻度
chart.xValueAxis.subTickNum = 1）
目前的情况2007-2005=2>1，条件成立，所以图表上x轴有加子刻度。
如果在类AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks里设置x轴显示最后一个日期标签：
self.chart.xValueAxis.forceEndDate = 1
则chart.xValueAxis._tickValues里的内容由
[20031231, 20051230, 20071231]
变为
[20031231, 20051230, 20080331]，
为了显示最后一个日期标签，20071231被拿掉了。此时的图表是这样，注意x轴上的刻度变化： 
还记得属性specialTickClear么？在前一个帖子的注释里我们解释过，这时候如果类AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks里的初始化函数__init__()中：
self.chart.xValueAxis.specialTickClear = 1
则刚才被拿掉的20071231会被放回来，此时chart.xValueAxis._tickValues里的内容是这样：
[20031231, 20051230, 20071231, 20080331]
20071231被放回来了，但是最后的两个元素年份之间的差异也不再大于1了，函数函数addConditionalSubTicks()里的if语句的判断条件不成立了，所以现在图表长这样： 
20071231对应的那个刻度虽然回来了，子刻度却不见了。所以是有条件的子刻度，函数addConditionalSubTicks()名副其实！
继续看方法函数getContents()里这句：
self.chart.yValueAxis.valueMax = max(maxValue, lastQuarterMax)
maxValue是图表数据的最大值（y值）；lastQuarterMax后四分之一数据中的最大值又加大了一些。self.chart.yValueAxis.valueMax得到的值是17164.1985。
回去类AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks里的初始化函数__init__()中，注意看：
self.chart.yValueAxis.rangeRound ='both'
属性rangeRound规定坐标轴最大最小值怎么取，可以取'None'、'topping'、‘floor'和'both‘。'both‘兼顾了'topping'和'floor'，最大刻度值用'topping'，往大了取；最小刻度值用'floor'往小了取。这里yValueAxis.valueMax为17164.1985，往上取就是20000.0，正如y轴上显示的最大刻度是¥20000.0。如果将rangeRound设定为'floor'：
self.chart.yValueAxis.rangeRound ='floor'
则图表变成：
注意y轴上最大刻度标签的变化。
还有一个数值轴的origShiftIPC属性也比较少用到，这个属性决定数值轴的0刻度位置，给的值是刻度比例。比如在这个图表对应的是：
self.chart.yValueAxis.origShiftIPC = 0
如果self.chart.yValueAxis.origShiftIPC= 0.8： 
如果self.chart.yValueAxis.origShiftIPC= 0.5：
如果self.chart.yValueAxis.origShiftIPC= 1： 
代码和部分注释如下：
"带动态标签的面积图"
# 面积曲线图
from reportlab.lib.normalDate import NormalDate
from reportlab.lib.formatters import DecimalFormatter
from reportlab.graphics.charts.lineplots import AreaLinePlot
from reportlab.graphics.shapes import Drawing, _DrawingEditorMixin, Line
from reportlab.lib.colors import PCMYKColor, black, blue, red, purple
from reportlab.graphics.charts.axes import NormalDateXValueAxis
from reportlab.graphics.charts.textlabels import Label
from myStyle import *
class DynamicLabel(Label):
def __init__(self,text,ux,uy,**kw):
"""
text: 标签内容
ux: 标签在坐标轴上的x坐标
uy: 标签在坐标轴上的y坐标
"""
Label.__init__(self,**kw)
self._text = text
self._ux = ux
self._uy = uy
return None
def asAnnotation(self,chart,xscale,yscale):
# 见名知意，这个函数相当于annotation属性赋值经常用到的lambda表达式
self.x = xscale(self._ux)
self.y = yscale(self._uy)
# 动态标签的位置
self.fontName = 'apple'
self.fontSize = 7
self.fillColor = red
self.boxFillColor = None
# 标签字体、字体大小、颜色、无背景填充色
self.textAnchor = 'start' # 左对齐
def addConditionalSubTicks(chart):
'''
如果x轴上最后两个记录在档的刻度年份差大于一年则加上子刻度
'''
chart.xValueAxis.configure([chart.data])
if int(str(chart.xValueAxis._tickValues[-1])[:4])-int(str(chart.xValueAxis._tickValues[-2])[:4])>1:
chart.xValueAxis.subTickNum = 1
chart.xValueAxis.visibleSubTicks = True
chart.xValueAxis.subTickLo = chart.xValueAxis.tickDown
class AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks(_DrawingEditorMixin,Drawing):
'''
跟类AreaChart_WithDynamicLabel相比多了
- 动态标签类的方法函数asAnnotation()承接了对几个属性的设置
- 动态标签表示图表最后一个数据
- x轴上有条件地添加子刻度
在方法函数getContents()完成复杂操作
- 调用添加子刻度的程序
- 通过valueMax干涉y轴最大刻度的选定
- 确定新添加的动态标签的内容和位置
getContents()和annotation属性赋值时的函数都是最后才调用，
annotation比getContents()还后面执行
'''
def __init__(self,width=400,height=150,*args,**kw):
Drawing.__init__(self, width, height, *args, **kw)
fontName = 'Helvetica'
gridStickOut = 4
strokeDashArray = (0.4,0.4)
# 图表
self._add(self,AreaLinePlot(),name='chart',validate=None,desc=None)
self.chart.x = 50
self.chart.y = 30
# 图表左下角坐标
self.chart.width = 305
self.chart.height = 100
# 图表宽高
self.chart.lines[0].strokeColor = PCMYKColor(100, 0, 90, 50, alpha=40)
# 既决定图表上数据线的颜色又决定面积图内的填充颜色
# x轴
self.chart.xValueAxis = NormalDateXValueAxis()
# x轴是日期轴
self.chart.xValueAxis.labels.boxAnchor ='autox'
self.chart.xValueAxis.labels.fontName = fontName
self.chart.xValueAxis.labels.fontSize = 6
self.chart.xValueAxis.labels.topPadding = 3
# x轴上刻度标签的锚点、字体、字体大小、上留白
self.chart.xValueAxis.xLabelFormat = '{dd}/{mm}/{yyyy}'
# 刻度标签的日期格式
self.chart.xValueAxis.strokeWidth = 0.5
self.chart.xValueAxis.strokeDashArray = strokeDashArray
# x轴线和刻度线的宽度和样式
self.chart.xValueAxis.visibleTicks = True
self.chart.xValueAxis.maximumTicks = 6
# 属性注释上说最多六个刻度线
# y轴
self.chart.yValueAxis.labels.fontName = fontName
self.chart.yValueAxis.labels.fontSize = 6
self.chart.yValueAxis.labels.rightPadding = 0
# 刻度标签的字体、大小和右留白
self.chart.yValueAxis.labelTextFormat = lambda v,a=self.chart.yValueAxis: (abs(v-a._valueMax)<1e-6 and '¥{}' or '{}').format(v)
# 刻度标签的格式是动态的，最大值的标签的格式与其他不同
# lambda表达式首先判断刻度值是不是最大值，最大值有自己的格式
self.chart.yValueAxis.forceZero = 1
self.chart.yValueAxis.strokeWidth = 0
self.chart.yValueAxis.strokeDashArray = strokeDashArray
self.chart.yValueAxis.origShiftIPC = 0
# y轴上0坐标的位置，单位是刻度比例
self.chart.yValueAxis.visibleTicks = True
# 刻度可见
self.chart.yValueAxis.maximumTicks = 6
# 最多6个刻度
self.chart.yValueAxis.rangeRound ='both'
# self.chart.yValueAxis.rangeRound ='floor'
# 刻度上下值如何取值，None、ceiling、floor和both
self.chart.yValueAxis.visibleGrid = 1
# 格子线设置
self.chart.yValueAxis.gridStrokeColor = blue
self.chart.yValueAxis.gridStrokeDashArray = strokeDashArray
self.chart.yValueAxis.gridStart = self.chart.x-gridStickOut
self.chart.yValueAxis.gridEnd = self.chart.x+self.chart.width+gridStickOut
# 格子线可见、样式、起点和终点
# 子格子线设置
self.chart.yValueAxis.visibleSubTicks = True
# 子刻度线可见
self.chart.yValueAxis.subTickNum = 2
# 格子间的子刻度和子格子线有几条，这个值如果不设，子格子线不显示
self.chart.yValueAxis.visibleSubGrid = True
self.chart.yValueAxis.subGridStrokeWidth = self.chart.yValueAxis.gridStrokeWidth
self.chart.yValueAxis.subGridStrokeDashArray= strokeDashArray
self.chart.yValueAxis.subGridStart = self.chart.yValueAxis.gridStart
self.chart.yValueAxis.subGridEnd = self.chart.yValueAxis.gridEnd
# 子格子线可见、宽度、颜色、样式、起点和终点
# 图表数据
self.chart.data = [(20030220, 10020.0), (20030331, 9910.0), (20030430, 10240.0), (20030530, 10660.0), (20030630, 10680.0), (20030731, 10690.0), (20030829, 10850.0), (20030930, 10760.0), (20031031, 11170.0), (20031128, 11280.0), (20031231, 11553.190000000001),
(20040130, 11635.57), (20040227, 11707.65), (20040331, 11635.57), (20040430, 11388.440000000001), (20040528, 11460.52), (20040630, 11651.870000000001), (20040730, 11233.110000000001), (20040831, 11306.4), (20040930, 11358.74), (20041029, 11536.709999999999), (20041130, 11945.0), (20041231, 12295.450000000001),
(20050131, 11966.209999999999), (20050228, 12102.450000000001), (20050331, 11932.15), (20050429, 11716.440000000001), (20050531, 12034.33), (20050630, 11991.209999999999), (20050729, 12426.84), (20050831, 12254.879999999999), (20050930, 12289.280000000001), (20051031, 12128.780000000001), (20051130, 12564.41), (20051230, 12584.99),
(20060131, 12967.76), (20060228, 12921.360000000001), (20060331, 13257.74), (20060428, 13338.93), (20060531, 12874.969999999999), (20060630, 12857.6), (20060731, 12834.35), (20060831, 12985.48), (20060929, 13171.49), (20061031, 13555.120000000001), (20061130, 13776.0), (20061229, 13886.870000000001),
(20070131, 14053.4), (20070228, 13848.43), (20070330, 13925.299999999999), (20070430, 14335.24), (20070531, 14655.51), (20070629, 14460.98), (20070731, 14190.08), (20070831, 14319.08), (20070928, 14770.59), (20071031, 14925.389999999999), (20071130, 14460.98), (20071231, 14494.120000000001),
(20080131, 13829.26), (20080229, 13637.18), (20080331, 13651.959999999999)]
# 图表左的垂直线
self.chart.annotations=[lambda c,cA,vA: Line(c.x,c.y-gridStickOut,c.x,c.y+c.height+gridStickOut,strokeColor=black,strokeWidth=0.5)]
# 图表右的垂直线
self.chart.annotations.append(lambda c,cA,vA: Line(c.x+c.width,c.y-gridStickOut,c.x+c.width,c.y+c.height+gridStickOut,strokeColor=black,strokeWidth=0.5))
# 选一数据，显示图表上的位置和标签
num = 28 # 索引
pointX = self.chart.data[num][0]
pointY = self.chart.data[num][1]
# 索引为num的坐标
self.chart.annotations.append(lambda c, cA, vA: Line(cA(pointX), vA(pointY), c.x, vA(pointY),strokeColor=red,strokeWidth=0.5))
self.chart.annotations.append(lambda c, cA, vA: Line(cA(pointX), vA(pointY), cA(pointX), c.y,strokeColor=red,strokeWidth=0.5))
# 从选定的坐标点花两条直线落在坐标轴上
import datetime
pointXdate = datetime.datetime.strptime('{}'.format(pointX), '%Y%m%d').strftime('%d/%m/%y')
# 将x坐标转成指定的日期格式dd/mm/yy
self._add(self,DynamicLabel('X坐标: {}\nY坐标: {}'.format(pointXdate, pointY), pointX,pointY),name='label1',validate=None,desc=None)
# 添加一个动态标签，标签位置跟选中的数据点坐标有关
self.chart.annotations.append(self.label1.asAnnotation)
# self.label.asAnnotation设置动态标签的属性，比用lambda表达式处理更复杂的情况
# 对标签的锚点和位置可以做个性化调整
self.label1.dx = -20
self.label1.dy = 5
self.label1.boxAnchor ='sw' # 锚点左下角
self._add(self,DynamicLabel('', 0, 0),name='label',validate=None,desc=None)
self.chart.annotations.append(self.label.asAnnotation)
self.label.boxAnchor = 'se' # 锚点右下角
def getContents(self):
'''
往画布上提交整个图表时调用这个函数
'''
addConditionalSubTicks(self.chart)
# 判断记录在案的后两个刻度距离，如果年份差大于1则加子刻度
# dates获取图表数据中的日期，values获取值
dates = [d[0] for d in self.chart.data]
values = [d[1] for d in self.chart.data]
# 找到图表后四分之一部分的最大值，一个是为了获取y轴刻度标签的最大值；
# 一个是获取动态标签的y坐标
maxValue = max(values) # 图表数据里的最大值
sf = maxValue/self.chart.height # 最大值/图表高度为一个单位
lastQuarterV = max(values[int(0.75*len(values)):])+sf*5
# 找到3/4位置到数据末的最大值，在加5个单位
lastQuarterMax = lastQuarterV + sf*self.label.fontSize
# m加上字体大小个单位
self.chart.yValueAxis.valueMax = max(maxValue, lastQuarterMax)
valueFormat = DecimalFormatter(0, prefix='¥', suffix=None, thousandSep=',')
self.label._ux = NormalDate(dates[-1])
self.label._uy = lastQuarterV
self.label._text = ' Ending Value {} '.format(valueFormat(values[-1]))
return Drawing.getContents(self)
if __name__=="__main__":
AreaChart_DynamicLabelConditionalSubTicks().save(formats=['pdf'],outDir='.',fnRoot=None)