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
·
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Matplotlib、Plotly、Pyecharts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=(5, 3), 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。
