如何利用 Python 绘制动态可视化图表_Python

如何利用 Python 绘制动态可视化图表

2022-10-14 10:57Python数据挖掘 Python

这篇文章主要介绍了如何利用 Python 绘制动态可视化图表,主要介绍介绍如何进行保存gif格式的文件。那么我们就开始进入主题，来谈一下Python当中的gif模块,需要的朋友可以参考一下

一、安装相关的模块

首先第一步的话我们需要安装相关的模块，通过pip命令来安装

pip install gif

另外由于gif模块之后会被当做是装饰器放在绘制可视化图表的函数上，主要我们依赖的还是Python当中绘制可视化图表的matplotlib、plotly、以及altair这些模块，因此我们还需要下面这几个库

pip install "gif[altair]"    
pip install "gif[matplotlib]"
pip install "gif[plotly]"

二、gif和matplotlib的结合

我们先来看gif和matplotlib模块的结合，我们先来看一个简单的例子，

代码如下：

import random
from matplotlib import pyplot as plt
import gif

x = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
y = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]

gif.options.matplotlib["dpi"] = 300

@gif.frame
def plot(i):
    xi = x[i*10:(i+1)*10]
    yi = y[i*10:(i+1)*10]
    plt.scatter(xi, yi)
    plt.xlim((0, 100))
    plt.ylim((0, 100))

frames = []
for i in range(10):
    frame = plot(i)
    frames.append(frame)

gif.save(frames, "example.gif", duration=3.5, unit="s", between="startend")

output：

如何利用 Python 绘制动态可视化图表

代码的逻辑并不难理解，首先我们需要定义一个函数来绘制图表并且带上gif装饰器，接着我们需要一个空的列表，通过for循环将绘制出来的对象放到这个空列表当中然后保存成gif格式的文件即可。

三、gif和plotly的结合

除了和matplotlib的联用之外，gif和plotly之间也可以结合起来用

代码如下：

import random
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import gif

df = pd.DataFrame({
    "t": list(range(10)) * 10,
    "x": [random.randint(0, 100) for _ in range(100)],
    "y": [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
})

@gif.frame
def plot(i):
    d = df[df["t"] == i]
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=d["x"],
        y=d["y"],
        mode="markers"
    ))
    fig.update_layout(width=500, height=300)
    return fig

frames = []
for i in range(10):
    frame = plot(i)
    frames.append(frame)

gif.save(frames, "example_plotly.gif", duration=100)

output：

如何利用 Python 绘制动态可视化图表

整体的代码逻辑和上面的相似，这里也就不做具体的说明了

四、matplotlib多子图动态可视化

上面绘制出来的图表都是在单张图表当中进行的，那当然了我们还可以在多张子图中进行动态可视化的展示，

代码如下：

# 读取数据
df = pd.read_csv("weather_hourly_darksky.csv")
df = df.rename(columns={"time": "date"})

@gif.frame
def plot(df, date):
    df = df.loc[df.index[0]:pd.Timestamp(date)]

    fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, figsize=(10, 6), dpi=100)

    ax1.plot(df.temperature, marker="o", linestyle="--", linewidth=1, markersize=3, color="g")
    maxi = round(df.temperature.max() + 3)
    ax1.set_xlim([START, END])
    ax1.set_ylim([0, maxi])
    ax1.set_ylabel("TEMPERATURE", color="green")

    ax2.plot(df.windSpeed, marker="o", linestyle="--", linewidth=1, markersize=3, color="b")
    maxi = round(df.windSpeed.max() + 3)
    ax2.set_xlim([START, END])
    ax2.set_ylim([0, maxi])
    ax2.set_ylabel("WIND", color="blue")

    ax3.plot(df.visibility, marker="o", linestyle="--", linewidth=1, markersize=3, color="r")
    maxi = round(df.visibility.max() + 3)
    ax3.set_xlim([START, END])
    ax3.set_ylim([0, maxi])
    ax3.set_ylabel("VISIBILITY", color="red")

frames = []
for date in pd.date_range(start=df.index[0], end=df.index[-1], freq="1M"):
    frame = plot(df, date)
    frames.append(frame)

gif.save(frames, "文件名称.gif", duration=0.5, unit="s")

output：

如何利用 Python 绘制动态可视化图表

五、动态气泡图

最后我们用plotly模块来绘制一个动态的气泡图，

代码如下：

import gif
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
np.random.seed(1)

N = 100
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
sz = np.random.rand(N) * 30

layout = go.Layout(
    xaxis={"range": [-2, 2]},
    yaxis={"range": [-2, 2]},
    margin=dict(l=10, r=10, t=10, b=10)
)

@gif.frame
def plot(i):
    fig = go.Figure(layout=layout)
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=x[:i],
        y=y[:i],
        mode="markers",
        marker=go.scatter.Marker(
            size=sz[:i],
            color=colors[:i],
            opacity=0.6,
            colorscale="Viridis"
        )
    ))
    fig.update_layout(width=500, height=300)
    return fig

frames = []
for i in range(100):
    frame = plot(i)
    frames.append(frame)

gif.save(frames, "bubble.gif")

output：

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