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详解在Python中创建条形图追赶动画

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  • 前言
  • 方法一:使用pause()函数
  • 方法二:使用FuncAnimation()函数
    • 线性图动画
  • python中的条形图追赶动画
    • Python中的散点图动画:
      • 条形图追赶的水平移动

        前言

        动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库,通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。

        使用 Matplotlib 创建动画有两种方法:

        • 使用 pause() 函数
        • 使用 FuncAnimation() 函数

        方法一:使用 pause() 函数

        在暂停()的matplotlib库的pyplot模块在功能上用于暂停为参数提到间隔秒。考虑下面的示例,我们将使用 matplotlib 创建一个简单的线性图并在其中显示动画:

        创建 2 个数组 X 和 Y,并存储从 1 到 100 的值。

        使用 plot() 函数绘制 X 和 Y。

        以合适的时间间隔添加 pause() 函数

        运行程序,你会看到动画。

        Python

        from matplotlib import pyplot as plt
          
        x = []
        y = []
          
        for i in range(100):
            x.append(i)
            y.append(i)
          
            # 提及 x 和 y 限制以定义其范围
            plt.xlim(0, 100)
            plt.ylim(0, 100)
              
            # 绘制图形
            plt.plot(x, y, color = 'green')
            plt.pause(0.01)
          
        plt.show()
        

        输出 :

        详解在Python中创建条形图追赶动画

        同样,你也可以使用 pause() 函数在各种绘图中创建动画。

        方法二:使用 FuncAnimation() 函数

        这个FuncAnimation() 函数不会自己创建动画,而是从我们传递的一系列图形中创建动画。

        语法: FuncAnimation(figure, animation_function, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True,

        **kwargs)

        现在您可以使用 FuncAnimation 函数制作多种类型的动画:

        线性图动画

        在这个例子中,我们将创建一个简单的线性图,它将显示一条线的动画。同样,使用 FuncAnimation,我们可以创建多种类型的动画视觉表示。我们只需要在一个函数中定义我们的动画,然后用合适的参数将它传递给FuncAnimation。

        Python

        from matplotlib import pyplot as plt
        from matplotlib.animation import FuncAnimation
        import numpy as np
          
        x = []
        y = []
          
        figure, ax = plt.subplots()
          
        # 设置 x 和 y 轴的限制
        ax.set_xlim(0, 100)
        ax.set_ylim(0, 12)
          
        # 绘制单个图形
        line,  = ax.plot(0, 0) 
          
        def animation_function(i):
            x.append(i * 15)
            y.append(i)
          
            line.set_xdata(x)
            line.set_ydata(y)
            return line,
          
        animation = FuncAnimation(figure,
                      http://www.cppcns.com            func = animation_function,
                                  frames = np.arange(0, 10, 0.1), 
                                  interval = 10)
        plt.show()
        

        输出:

        详解在Python中创建条形图追赶动画

        Python 中的条形图追赶动画

        在此示例中,我们将创建一个简单的条形图动画,它将显示每个条形的动画。

        Python

        from matplotlib import pyplot as plt
        from matplowww.cppcns.comtlib.animation import FuncAnimation, writers
        import numpy as np
        
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  
        fig = plt.figure(figsize = (7,5))
        axes = fig.add_subplot(1,1,1)
        axes.set_ylim(0, 300)
        palette = ['blue', 'red', 'green',
        		'darkorange', 'maroon', 'black']
        
        y1, y2, y3, y4, y5, y6 = [], [], [], [], [], []
        
        def animation_function(i):
        	y1 = i
        	y2 = 6 * i
        	y3 = 3 * i
        	y4 = 2 * i
        	y5 = 5 * i
        	y6 = 3 * i
        
        	plt.xlabel("国家")
        	plt.ylabel("国家GDP")
        	
        	plt.bar(["印度", "中国", "德国",
        			"美国", "加拿大", "英国"],
        			[y1, y2, y3, y4, y5, y6],
        			color = palette)
        
        plt.title("条形图动画")
        
        animation = FuncAnimation(fig, animation_function,
        						interval = 50)
        plt.show()
        

        输出:

        详解在Python中创建条形图追赶动画

        Python 中的散点图动画:

        在这个例子中,我们将使用随机函数在 python 中动画散点图。我们将遍历animation_func并在迭代时绘制 x 和 y 轴的随机值。

        from matplotlib import pyplot as plt
        frohttp://www.cppcns.comm matplotlib.animation import FuncAnimation
        import random
        import numpy as np
        
        x = []
        y = []
        colors = []
        fig = plt.figure(figsize=(7,5))
        
        def animation_func(i):
        	x.append(random.randint(0,100))
        	y.append(random.randint(0,100))
        	cohttp://www.cppcns.comlors.append(np.random.rand(1))
        	area = random.randint(0,30) * random.randint(0,30)
        	plt.xlim(0,100)
        	plt.ylim(0,100)
        	plt.scatter(x, y, c = colors, s = area, alpha = 0.5)
        
        animation = FuncAnimation(fig, animation_func,
        						interval = 100)
        plt.show()
        

        输出:

        详解在Python中创建条形图追赶动画

        条形图追赶的水平移动

        在这里,我们将使用城市数据集中的最高人口绘制条形图竞赛。

        不同的城市会有不同的条形图,条形图追赶将从 1990 年到 2018 年迭代。

        我从人口最多的数据集中选择了最高城市的国家。

        需要用到的数据集可以从这里下载:city_populations

        Python

        import pandas as pd
        import matplotlib.pyplot as plt
        import matplotlib.ticker as ticker
        from matplotlib.animation import FuncAnimation
          
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  
        df = pd.read_csv('city_populations.csv',
                         usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])
          
        colors = dict(zip(['India','Europe','Asia',
                           'Latin America','Middle East',
                           'North America','Africa'],
                            ['#adb0ff', '#ffb3ff', '#9http://www.cppcns.com0d595',
                             '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', 
                             '#eafb50']))
          
        group_lk = df.set_index('name')['group'].to_dict()
          
        def draw_barchart(year):
            dff = df[df['year'].eq(year)].sort_values(by='value',
                                                      ascending=True).tail(10)
            ax.clear()
            ax.barh(dff['name'], dff['value'],
                    color=[colors[group_lk[x]] for x in dff['name']])
            dx = dff['value'].max() / 200
              
            for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['value'],
                                                  dff['name'])):
                ax.text(value-dx, i,     name,           
                        size=14, weight=600,
                        ha='right', va='bottom')
                ax.text(value-dx, i-.25, group_lk[name],
                        size=10, color='#444444', 
                        ha='right', va='baseline')
                ax.text(value+dx, i,     f'{value:,.0f}', 
                        size=14, ha='left',  va='center')
                 
            ax.text(1, 0.4, year, transform=ax.transAxes, 
                    color='#777777', size=46, ha='right',
                    weight=800)
            ax.text(0, 1.06, 'Population (thousands)',
                    transform=ax.transAxes, size=12,
                    color='#777777')
              
            ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
            ax.xaxis.set_ticks_position('top')
            ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
            ax.set_yticks([])
            ax.margins(0, 0.01)
            ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
            ax.set_axisbelow(True)
            ax.text(0, 1.12, '从 1500 年到 2018 年世界上人口最多的城市',
                    transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left')
              
            ax.text(1, 0, 'by haiyong.site | 海拥', 
                    transform=ax.transAxes, ha='right', color='#777777', 
                    bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
            plt.box(False)
            plt.show()
          
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
        animator = FuncAnimation(fig, draw_barchart, 
                                 frames = range(1990, 2019))
        plt.show()
        

        输出:

        详解在Python中创建条形图追赶动画

        以上就是详解在Python中创建条形图追赶动画的详细内容,更多关于Python动画的资料请关注我们其它相关文章!

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