用Python让图表动起来,居然这么简单?!
共 4387字,需浏览 9分钟
·
2020-10-15 21:40
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
overdoses = pd.read_excel('overdose_data_1999-2015.xls',sheet_name='Online',skiprows =6)
def get_data(table,rownum,title):
data = pd.DataFrame(table.loc[rownum][2:]).astype(float)
data.columns = {title}
return data
%matplotlib notebook
,如此便可在notebook直接看到生成的动画而非保存后才可见。get_data
函数从表中检索海洛因过量的数据并放在有两列的Pandas DataFrame中,一列是年,一列是过量死亡的人数。
%matplotlib notebook
title = 'Heroin Overdoses'
d = get_data(overdoses,18,title)
x = np.array(d.index)
y = np.array(d['Heroin Overdoses'])
overdose = pd.DataFrame(y,x)
#XN,YN = augment(x,y,10)
#augmented = pd.DataFrame(YN,XN)
overdose.columns = {title}
Writer = animation.writers['ffmpeg']
writer = Writer(fps=20, metadata=dict(artist='Me'), bitrate=1800)
RuntimeError:RequestedMovieWriter(ffmpeg)notavailable
的报错,请自行安装ffmpeg,装了brew的Mac可以直接: brew install ffmpeg
)
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
plt.xlim(1999, 2016)
plt.ylim(np.min(overdose)[0], np.max(overdose)[0])
plt.xlabel('Year',fontsize=20)
plt.ylabel(title,fontsize=20)
plt.title('Heroin Overdoses per Year',fontsize=20)
i
表示动画中帧的索引。使用这个索引可以选择应在此帧中可见的数据范围。然后我使用seaborn线图来绘制所选的数据。最后两行代码只是为了让图表更美观。
def animate(i):
data = overdose.iloc[:int(i+1)] #选择数据范围
p = sns.lineplot(x=data.index, y=data[title], data=data, color="r")
p.tick_params(labelsize=17)
plt.setp(p.lines,linewidth=7)
animate
函数并定义了帧数的 matplotlib.animation.FuncAnimation
来开始动画, frames
实际上定义了调用 animate
的频率。
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=17, repeat=True)
ani.save()
把动画保存为mp4,如果你想直接看一看动画效果可以用plt.show()
。
ani.save('HeroinOverdosesJumpy.mp4', writer=writer)
augment
。
def augment(xold,yold,numsteps):
xnew = []
ynew = []
for i in range(len(xold)-1):
difX = xold[i+1]-xold[i]
stepsX = difX/numsteps
difY = yold[i+1]-yold[i]
stepsY = difY/numsteps
for s in range(numsteps):
xnew = np.append(xnew,xold[i]+s*stepsX)
ynew = np.append(ynew,yold[i]+s*stepsY)
return xnew,ynew
matplotlib.animation.FuncAnimation
函数的帧数。在这里我用参数 numsteps=10
调用 augment
函数,也就是增加数据点至160个,并且设置 frames=160
。这样以来,图表显得更为平滑,但还是在数值变动处有些突兀。
def smoothListGaussian(listin,strippedXs=False,degree=5):
window=degree*2-1
weight=np.array([1.0]*window)
weightGauss=[]
for i in range(window):
i=i-degree+1
frac=i/float(window)
gauss=1/(np.exp((4*(frac))**2))
weightGauss.append(gauss)
weight=np.array(weightGauss)*weight
smoothed=[0.0]*(len(listin)-window)
for i in range(len(smoothed)): smoothed[i]=sum(np.array(listin[i:i+window])*weight)/sum(weight)
return smoothed
sns.set(rc={'axes.facecolor':'lightgrey', 'figure.facecolor':'lightgrey','figure.edgecolor':'black','axes.grid':False})
animate()
函数内的参数和图表类型,就能得到无穷无尽的可能性。推荐阅读 关于Python3.9,这张「新特性必知图」就够了 #北工大#男生自宫事件?太狠了!称性欲影响学业,最新情况... 哈哈哈!39 个奇葩代码注释,我服了!
关注「Python 知识大全」,做全栈开发工程师 岁月有你 惜惜相处
我就知道你“在看”