在读技术博客的过程中，我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的？难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。
数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。
本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。
这些动态图表是用什么做的？
接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。
FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。
如何使用 FuncAnimation？
这个过程始于以下两行代码：
import matplotlib.animation as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100)
从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入：
-
fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象；
-
chartfunc 是一个以数字为输入的函数，其含义为时间序列上的时间；
-
interval 这个更好理解，是帧之间的间隔延迟，以毫秒为单位，默认值为 200。
这是三个关键输入，当然还有更多可选输入，感兴趣的读者可查看原文档，这里不再赘述。
下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。
在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。也就是说，我们先要将数据进行可视化处理，再进行动态处理。
按照以下代码进行基本调用。另外，这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据（包括每天的死亡人数）。
import matplotlib.animation as ani
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import 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)
绘制三种常见动态图表
动态曲线图
如下所示，首先需要做的第一件事是定义图的各项，这些基础项设定之后就会保持不变。它们包括：创建 figure 对象，x 标和 y 标，设置线条颜色和 figure 边距等：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltcolor = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
fig = plt.figure()
plt.xticks(rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") #rotate the x-axis values
plt.subplots_adjust(bottom = 0.2, top = 0.9) #ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screen
plt.ylabel('No of Deaths')
plt.xlabel('Dates')
接下来设置 curve 函数，进而使用 .FuncAnimation 让它动起来：
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 ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval = 100)
plt.show()
动态饼状图
可以观察到，其代码结构看起来与线型图并无太大差异，但依旧有细小的差别。
import numpy as np
import 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 ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200)
plt.show()
主要区别在于，动态饼状图的代码每次循环都会返回一组数值，但在线型图中返回的是我们所在点之前的整个时间序列。返回时间序列通过 df1.head(i) 来实现，而. max()则保证了我们仅获得最新的数据，因为流行病导致死亡的总数只有两种变化：维持现有数量或持续上升。
df1.head(i).max()
动态条形图
创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中，作者定义了水平和垂直两种条形图，读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
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()
保存动画图
在制作完成后，存储这些动态图就非常简单了，可直接使用以下代码：
animator.save(r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')
关于Python学习指南
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python！
👉Python所有方向的学习路线👈
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取）
👉Python学习视频600合集👈
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末
👉Python70个实战练手案例&源码👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
👉Python大厂面试资料👈
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
👉Python副业兼职路线&方法👈
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会兼职接单还是要有一个学习规划。
👉 这份完整版的Python全套学习资料已经上传，朋友们如果需要可以扫描下方CSDN官方认证二维码或者点击链接免费领取【保证100%免费】
点击免费领取《CSDN大礼包》：Python入门到进阶资料 & 实战源码 & 兼职接单方法 安全链接免费领取
