作者：Costas Andreou機器之心編譯參與：Jamin、張倩在讀技術博客的過程中，我們會發現那些能夠把知識、成果講透的博主很多都會做動態圖表。他們的圖是怎么做的？難度大嗎？這篇文章就介紹了 Python 中一種簡單的動態圖表制作方法。

數據暴增的年代，數據科學家、分析師在被要求對數據有更深的理解與分析的同時，還需要將結果有效地傳遞給他人。如何讓目標聽眾更直觀地理解？當然是將數據可視化啊，而且最好是動態可視化。本文將以線型圖、條形圖和餅圖為例，系統地講解如何讓你的數據圖表動起來。

這些動態圖表是用什么做的？接觸過數據可視化的同學應該對 Python 里的 Matplotlib 庫并不陌生。它是一個基于 Python 的開源數據繪圖包，僅需幾行代碼就可以幫助開發者生成直方圖、功率譜、條形圖、散點圖等。這個庫里有個非常實用的擴展包——FuncAnimation，可以讓我們的靜態圖表動起來。FuncAnimation 是 Matplotlib 庫中 Animation 類的一部分，后續會展示多個示例。如果是首次接觸，你可以將這個函數簡單地理解為一個 While 循環，不停地在 “畫布” 上重新繪制目標數據圖。如何使用 FuncAnimation？這個過程始于以下兩行代碼：import?matplotlib.animation?as?anianimator?=?ani.FuncAnimation(fig,?chartfunc,?interval?=?100)從中我們可以看到 FuncAnimation 的幾個輸入：fig 是用來 「繪制圖表」的 figure 對象；

chartfunc 是一個以數字為輸入的函數，其含義為時間序列上的時間；

interval 這個更好理解，是幀之間的間隔延遲，以毫秒為單位，默認值為 200。這是三個關鍵輸入，當然還有更多可選輸入，感興趣的讀者可查看原文檔，這里不再贅述。下一步要做的就是將數據圖表參數化，從而轉換為一個函數，然后將該函數時間序列中的點作為輸入，設置完成后就可以正式開始了。在開始之前依舊需要確認你是否對基本的數據可視化有所了解。也就是說，我們先要將數據進行可視化處理，再進行動態處理。按照以下代碼進行基本調用。另外，這里將采用大型流行病的傳播數據作為案例數據(包括每天的死亡人數)。import?matplotlib.animation?as?aniimport?matplotlib.pyplot?as?pltimport?numpy?as?npimport?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(['Province/State',?'Country/Region',?'Lat',?'Long'])df1?=?df1.loc[(df1?!=?0).any(1)]df1.index?=?pd.to_datetime(df1.index)繪制三種常見動態圖表繪制動態線型圖

如下所示，首先需要做的第一件事是定義圖的各項，這些基礎項設定之后就會保持不變。它們包括：創建 figure 對象，x 標和 y 標，設置線條顏色和 figure 邊距等：import?numpy?as?npimport?matplotlib.pyplot?as?pltcolor?=?['red',?'green',?'blue',?'orange']fig?=?plt.figure()plt.xticks(rotation=45,?ha="right",?rotation_mode="anchor")?#rotate?the?x-axis?valuesplt.subplots_adjust(bottom?=?0.2,?top?=?0.9)?#ensuring?the?dates?(on?the?x-axis)?fit?in?the?screenplt.ylabel('No?of?Deaths')plt.xlabel('Dates')接下來設置 curve 函數，進而使用 .FuncAnimation 讓它動起來：def?buildmebarchart(i=int):????plt.legend(df1.columns)????p?=?plt.plot(df1[:i].index,?df1[:i].values)?#note?it?only?returns?the?dataset,?up?to?the?point?i????for?i?in?range(0,4):????????p[i].set_color(color[i])?#set?the?colour?of?each?curveimport?matplotlib.animation?as?anianimator?=?ani.FuncAnimation(fig,?buildmebarchart,?interval?=?100)plt.show()動態餅狀圖

可以觀察到，其代碼結構看起來與線型圖并無太大差異，但依舊有細小的差別。import?numpy?as?npimport?matplotlib.pyplot?as?pltfig,ax?=?plt.subplots()explode=[0.01,0.01,0.01,0.01]?#pop?out?each?slice?from?the?piedef?getmepie(i):????def?absolute_value(val):?#turn?%?back?to?a?number????????a??=?np.round(val/100.*df1.head(i).max().sum(),?0)????????return?int(a)????ax.clear()????plot?=?df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value,?label='',explode?=?explode,?shadow?=?True)????plot.set_title('Total?Number?of?Deaths\n'?+?str(df1.index[min(?i,?len(df1.index)-1?)].strftime('%y-%m-%d')),?fontsize=12)import?matplotlib.animation?as?anianimator?=?ani.FuncAnimation(fig,?getmepie,?interval?=?200)plt.show()主要區別在于，動態餅狀圖的代碼每次循環都會返回一組數值，但在線型圖中返回的是我們所在點之前的整個時間序列。返回時間序列通過 df1.head(i) 來實現，而. max()則保證了我們僅獲得最新的數據，因為流行病導致死亡的總數只有兩種變化：維持現有數量或持續上升。df1.head(i).max()動態條形圖創建動態條形圖的難度與上述兩個案例并無太大差別。在這個案例中，作者定義了水平和垂直兩種條形圖，讀者可以根據自己的實際需求來選擇圖表類型并定義變量欄。fig?=?plt.figure()bar?=?''def?buildmebarchart(i=int):????iv?=?min(i,?len(df1.index)-1)?#the?loop?iterates?an?extra?one?time,?which?causes?the?dataframes?to?go?out?of?bounds.?This?was?the?easiest?(most?lazy)?way?to?solve?this?:)????objects?=?df1.max().index????y_pos?=?np.arange(len(objects))????performance?=?df1.iloc[[iv]].values.tolist()[0]????if?bar?==?'vertical':????????plt.bar(y_pos,?performance,?align='center',?color=['red',?'green',?'blue',?'orange'])????????plt.xticks(y_pos,?objects)????????plt.ylabel('Deaths')????????plt.xlabel('Countries')????????plt.title('Deaths?per?Country?\n'?+?str(df1.index[iv].strftime('%y-%m-%d')))????else:????????plt.barh(y_pos,?performance,?align='center',?color=['red',?'green',?'blue',?'orange'])????????plt.yticks(y_pos,?objects)????????plt.xlabel('Deaths')????????plt.ylabel('Countries')animator?=?ani.FuncAnimation(fig,?buildmebarchart,?interval=100)plt.show()在制作完成后，存儲這些動態圖就非常簡單了，可直接使用以下代碼：animator.save(r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')感興趣的讀者如想獲得詳細信息可參考：https://matplotlib.org/3.1.1/api/animation_api.html。原文鏈接：https://towardsdatascience.com/learn-how-to-create-animated-graphs-in-python-fce780421afe

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總結

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