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Python绘制数据动态图的方法详解

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  小编写这篇文章的一个主要目的,主要是给大家去做一个介绍,介绍的内容是,利用Python这门语言,去绘制相关的数据动态图表,那么,具体的绘制方法是什么呢?下面小编就给大家详细的解答。


  数据动态图怎么做,效果图,

01.png

  多子图联动竞赛图


  安装


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


  支持数据


  数据格式如下,

03.png

  使用方法类似pandas????这些,pandas仅需一行代码解决支持图形类别


  动态地图


  结合geopandas,

15.png

  动态水平bar


  import pandas as pd
  import pandas_alive
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.style.use('ggplot')
  #读入数据
  elec_df=pd.read_csv("Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv",
  index_col=0,
  parse_dates=[0],
  thousands=',')
  #定义求和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、绘图
  elec_df.fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
  'electricity-generated-australia.gif',#保存gif名称
  period_fmt="%d/%m/%Y",#动态更新图中时间戳
  title='Australian Electricity Sources 1980-2018',#标题
  perpendicular_bar_func='mean',#添加均值辅助线
  period_summary_func=current_total,#汇总
  cmap='Set1',#定义调色盘
  n_visible=5,#柱子显示数
  orientation='h',#柱子方向
  )

  动态垂直bar

16.png

  动态折线


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

17.png

  动态累积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',#定义调色盘
  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

    动态散点图


  import pandas as pd
  import pandas_alive
  #max散点数据
  max_temp_df=pd.read_csv(
  "Newcastle_Australia_Max_Temps.csv",
  parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]},
  )
  #min散点数据
  min_temp_df=pd.read_csv(
  "Newcastle_Australia_Min_Temps.csv",
  parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]},
  )
  #按时间戳merge max/min数据
  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",#指定散点模式
  size=10,
  title='Max&Min Temperature Newcastle,Australia')

19.png

  动态气泡图


  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",#指定气泡模式
  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

  多子图一起动


  这部分可以结合matplotlib的多子图绘制,实现各种个性化动图,可参考matplotlib-多子图绘制(为所欲为版),核心代码如下,

21.png

22.png

  综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。

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