用python做好看的动态图像,怎样用python绘制动图

最新推荐文章于 2024-07-16 07:48:46 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-16 07:48:46 发布 · 217 阅读

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本文介绍了如何使用Python的pandas_alive库轻松制作动态图表，包括动态条形图、曲线图等，通过导入数据并调用plot_animated函数即可生成，无需额外处理数据。

大家好，本文将围绕用python做好看的动态图像展开说明，怎样用python绘制动图是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python制作动态数据图需要先了解以下几个事情。

大家好

关于动态图表，相信大家都或多或少的接触过一些，如果是代码水平比较不错的，可以选择 Matplotlib，当然也可以使用 pyecharts 的相关功能，不过这些工具都专注于图表的制作，也就是对于图表的数据，你是需要自行转换的。而今天介绍的这个可视化图库，完美的结合了 Pandas 数据格式，又辅以 Matplotlib 的强大功能，使得我们制作动图变得容易的多了小神猪。

图库简介

这款给力的可视化图库，就是 pandas_alive，虽然当前在 GitHub 上的 star 数量不是很高，但是相信凭借其强大的功能，崭露头角也是迟早的事情

项目安装：
与一般的 Python 库一样，直接使用 pip 安装即可，这里有一点需要注意，就是由于是通过 Matplotlib 来制作动图，所以需要手动安装下 Matplotlib 的依赖工具 imagemagick，这是一个图片处理工具，感兴趣的同学可以自行查看下

项目功能：
这款可视化图库，可以支持的图表类型是非常多的，包括动态条形图、动态曲线图、气泡图、饼状图以及地图等等，这些图表差不多可以满足我们日常的使用了

制图简介

这里我们就来简单看一下该如何制作动态图表吧，首先是动态条形图，基本4行代码搞定，有两行还是 import

import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('covid19.csv', index_col=0, parse_dates=[0])covid_df.diff().fillna(0).plot_animated(filename='line_chart.gif',kind='line',period_label={'x':0.25,'y':0.9})

怎么样，是不是超级方便呢

下面我们就来看看其他图表的制作方法吧！

01 动态条形图

import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('covid19.csv', index_col=0, parse_dates=[0])covid_df.plot_animated(filename='examples/perpendicular-example.gif',perpendicular_bar_func='mean')

02 动态柱状图

import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('covid19.csv', index_col=0, parse_dates=[0])covid_df.plot_animated(filename='examples/example-barv-chart.gif',orientation='v')

03 动态曲线图

import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('covid19.csv', index_col=0, parse_dates=[0])covid_df.diff().fillna(0).plot_animated(filename='examples/example-line-chart.gif',kind='line',period_label={'x':0.25,'y