小編寫這篇文章的一個主要目的,主要是給大家去做一個介紹,介紹的內容是,利用Python這門語言,去繪制相關的數據動態圖表,那么,具體的繪制方法是什么呢?下面小編就給大家詳細的解答。
數據動態圖怎么做,效果圖,
多子圖聯動競賽圖
安裝
pip install pandas_alive #或者 conda install pandas_alive-c conda-forge 玩起來
支持數據
數據格式如下,
使用方法類似pandas????這些,pandas僅需一行代碼解決支持圖形類別
動態地圖
結合geopandas,
動態水平bar
import pandas as pd import pandas_alive import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') #讀入數據 elec_df=pd.read_csv("Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv", index_col=0, parse_dates=[0], thousands=',') #定義求和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、繪圖 elec_df.fillna(0).tail(n=10).plot_animated( 'electricity-generated-australia.gif',#保存gif名稱 period_fmt="%d/%m/%Y",#動態更新圖中時間戳 title='Australian Electricity Sources 1980-2018',#標題 perpendicular_bar_func='mean',#添加均值輔助線 period_summary_func=current_total,#匯總 cmap='Set1',#定義調色盤 n_visible=5,#柱子顯示數 orientation='h',#柱子方向 )
動態垂直bar
動態折線
elec_df.diff().fillna(0).tail(n=10).plot_animated(filename='line-chart.gif', kind='line',#指定折線模式 cmap='Set1', period_label={ 'x':0.25, 'y':0.9 }, line_width=1, add_legend=True, fill_under_line_color='#01a2d9')
動態累積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',#定義調色盤 period_label={ 'x':0.1, 'y':0.9 }, orientation='h', enable_progress_bar=True, steps_per_period=2, interpolate_period=True, period_length=200)
動態散點圖
import pandas as pd import pandas_alive #max散點數據 max_temp_df=pd.read_csv( "Newcastle_Australia_Max_Temps.csv", parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]}, ) #min散點數據 min_temp_df=pd.read_csv( "Newcastle_Australia_Min_Temps.csv", parse_dates={"Timestamp":["Year","Month","Day"]}, ) #按時間戳merge max/min數據 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",#指定散點模式 size=10, title='Max&Min Temperature Newcastle,Australia')
動態氣泡圖
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",#指定氣泡模式 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)
多子圖一起動
這部分可以結合matplotlib的多子圖繪制,實現各種個性化動圖,可參考matplotlib-多子圖繪制(為所欲為版),核心代碼如下,
綜上所述,這篇文章就給大家介紹到這里了,希望可以給大家帶來幫助。
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