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Python繪制數(shù)據(jù)動態(tài)圖的方法詳解

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　　小編寫這篇文章的一個主要目的，主要是給大家去做一個介紹，介紹的內(nèi)容是，利用Python這門語言，去繪制相關(guān)的數(shù)據(jù)動態(tài)圖表，那么，具體的繪制方法是什么呢？下面小編就給大家詳細的解答。


　　數(shù)據(jù)動態(tài)圖怎么做，效果圖，

01.png

　　多子圖聯(lián)動競賽圖


　　安裝


　　pip install pandas_alive
　　#或者
　　conda install pandas_alive-c conda-forge
　　玩起來


　　支持數(shù)據(jù)


　　數(shù)據(jù)格式如下，

03.png

　　使用方法類似pandas????這些，pandas僅需一行代碼解決支持圖形類別


　　動態(tài)地圖


　　結(jié)合geopandas，

15.png

　　動態(tài)水平bar


　　import pandas as pd
　　import pandas_alive
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　plt.style.use('ggplot')
　　#讀入數(shù)據(jù)
　　elec_df=pd.read_csv("Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv",
　　index_col=0,
　　parse_dates=[0],
　　thousands=',')
　　#定義求和def
　　def current_total(values):
　　total=values.sum()
　　s=f'Total:{int(total)}'
　　return{'x':.85,'y':.2,'s':s,'ha':'right','size':11}
　　#缺省值0填充、繪圖
　　elec_df.fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
　　'electricity-generated-australia.gif',#保存gif名稱
　　period_fmt="%d/%m/%Y",#動態(tài)更新圖中時間戳
　　title='Australian Electricity Sources 1980-2018',#標題
　　perpendicular_bar_func='mean',#添加均值輔助線
　　period_summary_func=current_total,#匯總
　　cmap='Set1',#定義調(diào)色盤
　　n_visible=5,#柱子顯示數(shù)
　　orientation='h',#柱子方向
　　)

　　動態(tài)垂直bar

16.png

　　動態(tài)折線


　　elec_df.diff().fillna(0).tail(n=10).plot_animated(filename='line-chart.gif',
　　kind='line',#指定折線模式
　　cmap='Set1',
　　period_label={
　　'x':0.25,
　　'y':0.9
　　},
　　line_width=1,
　　add_legend=True,
　　fill_under_line_color='#01a2d9')

17.png

　　動態(tài)累積bar


　　import pandas_alive
　　covid_df.sum(axis=1).fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
　　filename='sumbar-chart.gif',
　　kind='bar',#指定bar模式
　　cmap='Set1',#定義調(diào)色盤
　　period_label={
　　'x':0.1,
　　'y':0.9
　　},
　　orientation='h',
　　enable_progress_bar=True,
　　steps_per_period=2,
　　interpolate_period=True,
　　period_length=200)

　18.png

   　動態(tài)散點圖


　　import pandas as pd
　　import pandas_alive
　　#max散點數(shù)據(jù)
　　max_temp_df=pd.read_csv(
　　"Newcastle_Australia_Max_Temps.csv",
　　parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]},
　　)
　　#min散點數(shù)據(jù)
　　min_temp_df=pd.read_csv(
　　"Newcastle_Australia_Min_Temps.csv",
　　parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]},
　　)
　　#按時間戳merge max/min數(shù)據(jù)
　　merged_temp_df=pd.merge_asof(max_temp_df,min_temp_df,on="Timestamp")
　　merged_temp_df.index=pd.to_datetime(
　　merged_temp_df["Timestamp"].dt.strftime('%Y/%m/%d'))
　　keep_columns=[
　　"Minimum temperature(Degree C)","Maximum temperature(Degree C)"
　　]
　　merged_temp_df.head(n=5000)[keep_columns].resample("Y").mean().plot_animated(
　　filename='scatter-chart.gif',
　　cmap='Set1',
　　kind="scatter",#指定散點模式
　　size=10,
　　title='Max&Min Temperature Newcastle,Australia')

19.png

　　動態(tài)氣泡圖


　　import pandas_alive
　　multi_index_df=pd.read_csv("multi.csv",header=[0,1],index_col=0)
　　multi_index_df.index=pd.to_datetime(multi_index_df.index,dayfirst=True)
　　map_chart=multi_index_df.tail(n=40).plot_animated(
　　kind="bubble",#指定氣泡模式
　　filename="bubble-chart.gif",
　　x_data_label="Longitude",
　　y_data_label="Latitude",
　　size_data_label="Cases",
　　color_data_label="Cases",
　　vmax=5,
　　steps_per_period=1,
　　interpolate_period=True,
　　period_length=500,
　　dpi=150)

20.png

　　多子圖一起動


　　這部分可以結(jié)合matplotlib的多子圖繪制，實現(xiàn)各種個性化動圖，可參考matplotlib-多子圖繪制(為所欲為版)，核心代碼如下，

21.png

22.png

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>

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