让数据“动”起来:python动态图表制作

选自TowardsDataScience

作者：Costas Andreou

机器之心编译

参与：Jamin、张倩

在读技术博客的过程中，我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的？难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。

如何使用 FuncAnimation？

import matplotlib.animation as ani

animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100)

• fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象；

• chartfunc 是一个以数字为输入的函数，其含义为时间序列上的时间；

• interval 这个更好理解，是帧之间的间隔延迟，以毫秒为单位，默认值为 200。

import matplotlib.animation as ani
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pdurl = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv'
df = pd.read_csv(url, delimiter=',', header='infer')df_interest = df.loc[
    df['Country/Region'].isin(['United Kingdom', 'US', 'Italy', 'Germany'])
    & df['Province/State'].isna()]df_interest.rename(
    index=lambda x: df_interest.at[x, 'Country/Region'], inplace=True)
df1 = df_interest.transpose()df1 = df1.drop(['Province/State', 'Country/Region', 'Lat', 'Long'])
df1 = df1.loc[(df1 != 0).any(1)]
df1.index = pd.to_datetime(df1.index)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltcolor = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
fig = plt.figure()
plt.xticks(rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") #rotate the x-axis values
plt.subplots_adjust(bottom = 0.2, top = 0.9) #ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screen
plt.ylabel('No of Deaths')
plt.xlabel('Dates')

def buildmebarchart(i=int):
    plt.legend(df1.columns)
    p = plt.plot(df1[:i].index, df1[:i].values) #note it only returns the dataset, up to the point i
    for i in range(0,4):
        p[i].set_color(color[i]) #set the colour of each curveimport matplotlib.animation as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval = 100)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfig,ax = plt.subplots()
explode=[0.01,0.01,0.01,0.01] #pop out each slice from the piedef getmepie(i):
    def absolute_value(val): #turn % back to a number
        a  = np.round(val/100.*df1.head(i).max().sum(), 0)
        return int(a)
    ax.clear()
    plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow = True)
    plot.set_title('Total Number of Deaths\n' + str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1 )].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)import matplotlib.animation as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200)
plt.show()

df1.head(i).max()

fig = plt.figure()
bar = ''def buildmebarchart(i=int):
    iv = min(i, len(df1.index)-1) #the loop iterates an extra one time, which causes the dataframes to go out of bounds. This was the easiest (most lazy) way to solve this :)
    objects = df1.max().index
    y_pos = np.arange(len(objects))
    performance = df1.iloc[[iv]].values.tolist()[0]
    if bar == 'vertical':
        plt.bar(y_pos, performance, align='center', color=['red', 'green', 'blue', 'orange'])
        plt.xticks(y_pos, objects)
        plt.ylabel('Deaths')
        plt.xlabel('Countries')
        plt.title('Deaths per Country \n' + str(df1.index[iv].strftime('%y-%m-%d')))
    else:
        plt.barh(y_pos, performance, align='center', color=['red', 'green', 'blue', 'orange'])
        plt.yticks(y_pos, objects)
        plt.xlabel('Deaths')
        plt.ylabel('Countries')animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval=100)plt.show()

animator.save(r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')