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动态图还不会做?!一次送你两个视频教程内容(数据+源码)

今天小编继续就给大家送上视频讲解内容,由于南京的疫情情况(希望早点结束),周末得以在家安心绘制,特意送上两篇优质视频内容,主要如下:

  • Python-Matplotlib 动态气泡图绘制
  • Python-Matplotlib 动态曲线图绘制

和往期视频内容一样,还是会有完整的练习数据和Jupyter notebook代码文件,当然了,还包括详细的Matplotlib图表细节设置和舒服的颜色搭配,希望小伙伴们可以喜欢。

Python-Matplotlib 动态气泡图绘制

使用Python-Matplotlib绘制动态气泡图,不仅涉及散点的绘制,其对图表刻度、颜色的搭配也是对可视化作品欣赏程度加分的,这里涉及的数据都是经过一定的处理而直接使用的。视频内容如下:

视频中所涉及到的练习数据和完整版jupyter notebook 代码笔记本获取方式见文末。

Python-Matplotlib 动态曲线图绘制

这里小编使用了中国(china)、美国、俄罗斯、日本四个国家的相关数据进行了动态曲线图的绘制,同时涉及到的图表绘制技巧如下:

  • 画布、图表背景颜色设置
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6),dpi = 150,facecolor = '#373E4B',edgecolor='#373E4B')
#对Axis进行背景颜色设置
ax.set_facecolor('#373E4B')
  • 数字文本的格式化设置
':{:,.0f}'.format(data_test['china'].tolist()[-1]
  • 竖线(推进下)的绘制
#添加一条推进线
ax.axvline(idx.tolist()[-1],ls = "--",color = 'white',lw =1)
  • 刻度轴间距设置
def forward(x):
        return x**(1/2)
    
def inverse(x):
    return x**1
ax.set_yscale('function',functions = (forward,inverse))
  • 刻度形式设置
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))

本文分享自微信公众号 - DataCharm(shujumeili),作者:宁俊骐

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-07-26

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