Python实现动态条形图的示例详解
关于数据可视化的模块，之前已经分享过很多了，小伙伴们可以到历史文章中搜索，不过都是静态的可视化数据展示效果。
这几天刚刚发现的这款动态数据可视化模块pynimate值得一提。
它可以将返回的pandas.DataFrame数据对象直接进行解析，最后显示为可视化动态数据。
https://GitHub.com/julkaar9/pynimate
Https://julkaar9.github.io/pynimate/
上述分别是pynimate模块的GitHub源码地址和接口api文档地址，可以参考完成相应的数据可视化。
目前，官方的API文档只提供了一个条形图的源代码实例，可能大佬平台太忙了没有时间写文档吧！
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import pynimate as nim
df = pd.DataFrame(
{
"time": ["1960-01-01", "1961-01-01", "1962-01-01"],
"Afghanistan": [1, 2, 3],
"AnGola": [2, 3, 4],
"Albania": [1, 2, 5],
"USA": [5, 3, 4],
"Argentina": [1, 4, 5],
}
).set_index("time")
cnv = nim.canvas()
bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "2d")
bar.set_time(callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"))
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
plt.show()
直接使用pip的方式安装pynimate模块，需要注意的是该模块直接支持的是3.9以上的python版本，各个镜像站应该都有提供。
pip install pynimate
pip install matplotlib
pip install pandas
安装完成之后，我们直接启动当前的.py模块会出现下面的动态条形图的效果。
相比其他的Python可视化模块，pynimate比较优秀的是它可以将动态图形的执行过程直接保存为Gif格式的动态图片。
cnv.save("file", 24, "gif")
另外，该pynimate模块作者也提供了可以通过自定义的方式去设置可视化动态图形的方式供我们可以参考。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import os
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
import pynimate as nim
def post_update(ax, i, datafier, bar_attr):
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
ax.spines["bottom"].set_visible(False)
ax.spines["left"].set_visible(False)
ax.set_facecolor("#001219")
for bar, x, y in zip(
bar_attr.top_bars,
bar_attr.bar_length,
bar_attr.bar_rank,
):
ax.text(
x - 0.3,
y,
datafier.col_var.loc[bar, "continent"],
ha="right",
color="k",
size=12,
)
df = pd.read_csv(dir_path + "/data/sample.csv").set_index("time")
col = pd.DataFrame(
{
"columns": ["Afghanistan", "Angola", "Albania", "USA", "Argentina"],
"continent": ["Asia", "Africa", "Europe", "N America", "S America"],
}
).set_index("columns")
bar_cols = {
"Afghanistan": "#2a9d8f",
"Angola": "#e9c46a",
"Albania": "#e76f51",
"USA": "#a7c957",
"Argentina": "#e5989b",
}
cnv = nim.Canvas(figsize=(12.8, 7.2), facecolor="#001219")
bar = nim.Barplot(
df, "%Y-%m-%d", "3D", post_update=post_update, rounded_edges=True, grid=False
)
bar.add_var(col_var=col)
bar.set_bar_color(bar_cols)
bar.set_title("Sample Title", color="w", weight=600)
bar.set_xlabel("xlabel", color="w")
bar.set_time(
callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"), color="w"
)
bar.set_text(
"sum",
callback=lambda i, datafier: f"Total :{np.round(datafier.data.iloc[i].sum(),2)}",
size=20,
x=0.72,
y=0.20,
color="w",
)
bar.set_bar_annots(color="w", size=13)
bar.set_xticks(colors="w", length=0, labelsize=13)
bar.set_yticks(colors="w", labelsize=13)
bar.set_bar_border_props(
edge_color="black", pad=0.1, mutation_aspect=1, radius=0.2, mutation_scale=0.6
)
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
plt.show()
上面通过自定义的方式实现动态条形图效果更加炫酷，给开发者保留了更多的发挥空间，结果展示如下。
到此这篇关于Python实现动态条形图的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python动态条形图内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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