刷爆全网的动态条形图,原来5行Python代码就能实现!

共 5223字,需浏览 11分钟

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2020-11-15 07:22

说起动态图表,最火的莫过于动态条形图了。


在B站上搜索「数据可视化」这个关键词,可以看到很多与动态条形图相关的视频。


好多视频都达到了上百万的播放量,属实厉害。



目前网上实现动态条形图现成的工具也很多。


比如数可视的「花火hanabi」,嫡数的「镝数图表」,以及国外网站「Flourish」。


但是作为一名Pythoner,当然是想要研究一下如何用Python来实现。


之前也看过大佬们通过MatplotlibPlotlyPyecharts实现类似的功能,就是代码量有点多,看的脑瓜疼。


所以小F最近发现到了一个库「Bar Chart Race」,堪称Python界最强的动态可视化包。


GitHub地址:

https://github.com/dexplo/bar_chart_race


文档地址:https://www.dexplo.org/bar_chart_race/


目前主要有0.1和0.2两个版本,0.2版本添加动态曲线图以及Plotly实现的动态条形图


库是挺好的,就是在安装上有点问题。


在PyCharm的Project Interpreter上只能安装到0.1版本,功能不太全。



通过pip install bar_chart_race也只能到0.1版本。


最后小F选择将项目从GitHub上下载下来,再进行安装



下载压缩包,将解压后的文件夹放置在项目的venv/lib/python3.7/site-packages目录下。


在虚拟环境下打开文件夹,命令行运行如下命令完成安装。


cd 你的项目地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master
python setup.py install

# 提示成功安装
# Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0


好了,安装成功后就可以引入这个第三方库。


import bar_chart_race as bcr

# 如果出现SSL错误,则全局取消证书验证
# import ssl
# ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 获取数据
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')
# print(df)

# 生成GIF图像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')


生成了一个GIF图,具体如下。



3行代码Python代码就实现了,对大佬封装好的库表示膜拜~


这里因为作者封装好了数据处理模块,只需要3行代码即可。


对于我们而言,是需要加载自己的数据,自己进行处理,所以多了那么2行。


示例里的数据直接使用作者提供的,在data文件夹下的covid19_tutorial.csv文件(GitHub上有)。



经过其封装好的数据处理函数,得到最终的数据。



另外作者还提供了很多配置参数,供大家选择。


01 动态条形图变动态柱状图


# orientation='v',生成柱状图
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')


02 排序方式,默认为降序(desc)


# 设置排序方式,asc-升序
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')


03 条目数限制,此处设置为最多出现6条


# 设置最多能显示的条目数,6条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6)


04 设置固定类目


# 选取如下5个国家的数据
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran''USA''Italy''Spain''Belgium'])


05 固定数值轴,使其不发生动态变化


# 设置数值的最大值,固定数值轴
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True)


06 图像帧数,默认10帧,此处设置为3帧,可以发现图像明显变得有些卡顿


# 图像帧数。数值越小,越不流畅。越大,越流畅。
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3)


07 设置帧率,单位时间默认为500ms


# 设置20帧的总时间,此处为200ms
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)


08 设置每帧增加的标签时间,默认为False


# 输出MP4
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)


09 绘图属性设置


# figsize-设置画布大小,默认(6, 3.5)
# dpi-图像分辨率,默认144
# label_bars-显示柱状图的数值信息,默认为True
# period_label-显示时间标签信息,默认为True
# title-图表标题
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', figsize=(53), dpi=100, label_bars=False,
                   period_label={'x'.99'y'.1'ha''right''color''red'},
                   title='COVID-19 Deaths by Country')


10 配置标签文字大小


# bar_label_size-柱状图标签文字大小
# tick_label_size-坐标轴标签文字大小
# title_size-标题标签文字大小
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_label_size=4, tick_label_size=5,
                    title='COVID-19 Deaths by Country', title_size='smaller')


11 全局文字属性


# shared_fontdict-全局字体属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', title='COVID-19 Deaths by Country',
                    shared_fontdict={'family''Helvetica''weight''bold',
                                     'color''rebeccapurple'})


12 条形图属性,可以设置透明度,边框等


# bar_kwargs-条形图属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha'.2'ec''black''lw'3})


13 设置日期标签的时间格式


# 设置日期格式,默认为'%Y-%m-%d'
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y')


14 更改日期标签为数值


# 设置日期标签为数值
bcr.bar_chart_race(df.reset_index(drop=True), 'covid19_horiz.gif', interpolate_period=True
                                 period_fmt='Index value - {x:.2f}')


15 添加动态文本,此处为数值总数统计


# 设置文本位置、数值、大小、颜色等
def summary(values, ranks):
    total_deaths = int(round(values.sum(), -2))
    s = f'Total Deaths - {total_deaths:,.0f}'
    return {'x'.99'y'.05's': s, 'ha''right''size'8}
# 添加文本
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary)


16 添加垂直条,可选类型有平均值、分位数等


# 设置垂直条数值,分位数
def func(values, ranks):
    return values.quantile(.9)
# 添加垂直条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func)


17 设置柱状图颜色,默认为dark24


# 设置柱状图颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')


18 柱状图颜色不重复,上面这个图是有重复颜色的


# 去除重复颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent', filter_column_colors=True)


这里有一些要注意的地方,比如中文配置,以及自定义颜色配置


中文配置只需在第三方库的「_make_chart.py」文件中,加入如下三行代码。


#中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'#Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


现在在图表中加入中文,来看看结果。


import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name''number''day'])
# 处理数据
df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)
# print(df_result)

# 生成图像
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行')


使用电视剧余欢水人物的「百度指数」数据。


文件具体内容如下。



经过数据透视表处理后,得到与该库格式相同的数据。



想用自己的数据来做动态条形图,5行代码即可搞定


此外通过在「_colormaps.py」文件中添加颜色信息,经cmap引用,即可自定义配置颜色。


colormaps = 
{
    "new_colors": [
        '#ff812c',
        '#ff5a5a',
        '#00c5d2',
        '#a64dff',
        '#4e70f0',
        '#f95dba',
        '#ffce2b'
    ]
}


使用一波,看会不会变得好看一些。


# 使用自定义的颜色列表
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行', cmap='new_colors')


果然,看起来还不错~


还有一些细节上的参数,大家可通过查看库的源码,来了解一二。


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