用python使图形动起来？

数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。

本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。

这些动态图表是用什么做的？

接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。

FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。

如何使用 FuncAnimation？

这个过程始于以下两行代码：

import matplotlib.animation as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100)

从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入：

1. fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象；

2. 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；

3. 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。

这是三个关键输入，当然还有更多可选输入，感兴趣的读者可查看原文档，这里不再赘述。

下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。

在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。也就是说，我们先要将数据进行可视化处理，再进行动态处理。

按照以下代码进行基本调用。另外，这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据（包括每天的死亡人数）。

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