matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图

python数据可视化之路

发布于 2023-10-25 18:56:52

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发布于 2023-10-25 18:56:52

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2.1 动态气泡图

现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下：

利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为

1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整(年份添加、坐标控制)

1、颜色标识：创建100种颜色标识产品

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import random

#使用random创建100种颜色
def create_color():
    color_element = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F']
    color ="#"+''.join([random.choice(color_element) for i in range(6)])
    return color
colors = [create_color() for i in range(100)]

2、气泡循环：FuncAnimation语法更新气泡图

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
#更新函数
def upgrade_params(i):
    ax.clear() #每次循环后都要重新绘图，需要把之前的绘图清除
    x, y, colors, sizes = [], [], [], []
    scatter = ax.scatter(x, y, c = colors, s = sizes)
    return scatter, #返回每一次绘图组成动画帧，FuncAnimation会自动保存

ani = FuncAnimation(fig, upgrade_params, frames = np.arange(1, 101, 1), interval = 100, blit = True)

3、细节调整：（年份添加）

def upgrade_params(i):
    ax.clear()
    x, y, colors, sizes = [], [], [], []
    scatter = ax.scatter(x, y, c = colors, s = sizes)
    #添加年份，因为视频中坐标是不断变化的，需要根据坐标更新年份位置
    #获取纵坐标的最大值和最小值 
    y_min, y_max = ax.get_ylim()[0], ax.get_ylim()[1]
    #根据最大值最小值放置年份信息 
    ax.text(45, y_min + 1, '{}'.format(i + 1910), font1, zorder = 0, alpha = .5)
    return scatter,

4 ）组合

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import random
#使用random创建100种颜色
def create_color():
    color_element = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F']
    color ="#"+''.join([random.choice(color_element) for i in range(6)])
return color
colors = [create_color() for i in range(100)]
#读取文件，创建画布
df = pd.read_csv(r'...\气泡图数据.csv')
x = np.arange(1, 101, 1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
font1 ={'family': 'Times New Roman', 'size': 50,  'weight': 'normal'}
#更新函数 
def upgrade_params(i):
    ax.clear()
    y = df.iloc[i - 1, :].values
    scatter = ax.scatter(x, y, c = colors, s = list(y))
    y_min, y_max = ax.get_ylim()[0], ax.get_ylim()[1]
    ax.text(45, y_min + 1, '{}'.format(i + 1910), font1, zorder = 0, alpha = .5)
    return scatter,

ani = FuncAnimation(fig, upgrade_params, frames = np.arange(1, 101, 1), interval = 100, blit = True)
ani.save(r"C:\Users\28798\Desktop\scatter.gif", fps = 20)
plt.show()

动态气泡图

根据自己的数据，同时调整纵坐标、横坐标，气泡大小信息能做出更为丰富的效果。

2.2 动态条形图

以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图：

考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制。

pandas_alive库绘制对数据要求如下：

1）时间为索引列（且索引格式为pandas要求的时间格式）

2）其他要求如图片的数据形式即可

代码如下：

import pandas as pd
import pandas_alive
df = pd.read_csv(r'...\pop.csv')
df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798\Desktop\pop.gif", n_visible = 10)
#n_visible控制了可见的系列数。这里为10，表示只显示前10的国家人口

动态条形图

如果要求为柱状图，添加orientation参数即可

sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798\Desktop\pop2.gif", n_visible = 10, orientation = 'v')

如果为饼状图，需要添加kind、rotatelabels等参数，数据采用pandas_alive自带数据集（数据集要求同上一致），具体效果可以自行尝试。

import pandas_alive
covid_df = pandas_alive.load_dataset()
covid_df.plot_animated(filename=r"C:\Users\28798\Desktop\diagnose.gif", kind="pie", rotatelabels=True,period_label={'x':0,'y':0})

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原始发表：2023-10-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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