動畫是使可視化更具吸引力和用戶吸引力的好方法。它幫助我們以有意義的方式展示數據可視化。Python 幫助我們使用現有的強大 Python 庫創建動畫可視化。Matplotlib是一個非常流行的數據可視化庫，通常用于數據的圖形表示以及使用內置函數的動畫。

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使用 Matplotlib 創建動畫有兩種方法：

• 使用 pause() 函數
• 使用 FuncAnimation() 函數

? 方法一：使用 pause() 函數

在暫停（）的matplotlib庫的pyplot模塊在功能上用于暫停為參數提到間隔秒。考慮下面的示例，我們將使用 matplotlib 創建一個簡單的線性圖并在其中顯示動畫：

創建 2 個數組 X 和 Y，并存儲從 1 到 100 的值。
使用 plot() 函數繪制 X 和 Y。
以合適的時間間隔添加 pause() 函數
運行程序，你會看到動畫。

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 限制以定義其范圍    plt.xlim(0, 100)    plt.ylim(0, 100)          # 繪制圖形    plt.plot(x, y, color = "green")    plt.pause(0.01)  plt.show()

輸出 ：

同樣，你也可以使用 pause() 函數在各種繪圖中創建動畫。

? 方法二：使用 FuncAnimation() 函數

這個FuncAnimation() 函數不會自己創建動畫，而是從我們傳遞的一系列圖形中創建動畫。

語法: FuncAnimation(figure, animation_function, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True,
**kwargs)

現在您可以使用 FuncAnimation 函數制作多種類型的動畫：

? 線性圖動畫：

在這個例子中，我們將創建一個簡單的線性圖，它將顯示一條線的動畫。同樣，使用 FuncAnimation，我們可以創建多種類型的動畫視覺表示。我們只需要在一個函數中定義我們的動畫，然后用合適的參數將它傳遞給FuncAnimation。

Python

from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationimport numpy as np  x = []y = []  figure, ax = plt.subplots()  # 設置 x 和 y 軸的限制ax.set_xlim(0, 100)ax.set_ylim(0, 12)  # 繪制單個圖形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,                          func = animation_function,                          frames = np.arange(0, 10, 0.1),                           interval = 10)plt.show()

輸出：

? Python 中的條形圖追趕動畫

在此示例中，我們將創建一個簡單的條形圖動畫，它將顯示每個條形的動畫。

Python

from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimation, writersimport numpy as npplt.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("國家")	plt.ylabel("國家GDP")		plt.bar(["印度", "中國", "德國",			"美國", "加拿大", "英國"],			[y1, y2, y3, y4, y5, y6],			color = palette)plt.title("條形圖動畫")animation = FuncAnimation(fig, animation_function,						interval = 50)plt.show()

輸出：

? Python 中的散點圖動畫：

在這個例子中，我們將使用隨機函數在 python 中動畫散點圖。我們將遍歷animation_func并在迭代時繪制 x 和 y 軸的隨機值。

from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationimport randomimport numpy as npx = []y = []colors = []fig = plt.figure(figsize=(7,5))def animation_func(i):	x.append(random.randint(0,100))	y.append(random.randint(0,100))	colors.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()

輸出：

? 條形圖追趕的水平移動：

在這里，我們將使用城市數據集中的最高人口繪制條形圖競賽。
不同的城市會有不同的條形圖，條形圖追趕將從 1990 年到 2018 年迭代。
我從人口最多的數據集中選擇了最高城市的國家。
需要用到的數據集可以從這里下載：city_populations

Python

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as tickerfrom 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", "#90d595",                     "#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, "從 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 | 海擁",             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()

輸出：

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《機器學習入門：基于數學原理的Python實戰》

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?2.與李銳翻譯的《機器學習實戰》相比，本書多了用面向對象思想將算法模塊化，并且書中代碼在Python 3 環境下運行。
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