来源:机器之心
在读技术博客的过程中,我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的?难度大吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然是将数据可视化啊,而且最好是动态可视化。
本文将以线型图、条形图和饼图为例,系统地讲解如何让你的数据图表动起来。
这些动态图表是用什么做的?接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包,仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation,可以让我们的静态图表动起来。FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分,后续会展示多个示例。如果是首次接触,你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环,不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。如何使用 FuncAnimation?这个过程始于以下两行代码:
import matplotlib.animation
as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval =
100)
从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入:fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象;
chartfunc 是一个以数字为输入的函数,其含义为时间序列上的时间;
interval 这个更好理解,是帧之间的间隔延迟,以毫秒为单位,默认值为 200。
这是三个关键输入,当然还有更多可选输入,感兴趣的读者可查看原文档,这里不再赘述。下一步要做的就是将数据图表参数化,从而转换为一个函数,然后将该函数时间序列中的点作为输入,设置完成后就可以正式开始了。在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。也就是说,我们先要将数据进行可视化处理,再进行动态处理。按照以下代码进行基本调用。另外,这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据(包括每天的死亡人数)。
import matplotlib.animation
as ani
import matplotlib.pyplot
as plt
import numpy
as np
import pandas
as pdurl =
'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv'df = pd.read_csv(url, delimiter=
',', header=
'infer')df_interest = df.loc[
df[
'Country/Region'].isin([
'United Kingdom',
'US',
'Italy',
'Germany'])
& df[
'Province/State'].isna()]df_interest.rename(
index=
lambda x: df_interest.at[x,
'Country/Region'], inplace=
True)
df1 = df_interest.transpose()df1 = df1.drop([
'Province/State',
'Country/Region',
'Lat',
'Long'])
df1 = df1.loc[(df1 !=
0).any(
1)]
df1.index = pd.to_datetime(df1.index)
绘制三种常见动态图表绘制动态线型图
如下所示,首先需要做的第一件事是定义图的各项,这些基础项设定之后就会保持不变。它们包括:创建 figure 对象,x 标和 y 标,设置线条颜色和 figure 边距等:
import numpy
as np
import matplotlib.pyplot
as pltcolor = [
'red',
'green',
'blue',
'orange']
fig = plt.figure()
plt.xticks(rotation=
45, ha=
"right", rotation_mode=
"anchor")
#rotate the x-axis valuesplt.subplots_adjust(bottom =
0.2, top =
0.9)
#ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screenplt.ylabel(
'No of Deaths')
plt.xlabel(
'Dates')
接下来设置 curve 函数,进而使用 .FuncAnimation 让它动起来:
def buildmebarchart(i=int):
plt.legend(df1.columns)
p = plt.plot(df1[
:i].index, df1[
:i].values)
#note it only returns the dataset, up to the point i for i
in range(
0,
4):
p[i].set_color(color[i])
#set the colour of each curveimport matplotlib.animation as anianimator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval =
100)
plt.show()
动态饼状图
可以观察到,其代码结构看起来与线型图并无太大差异,但依旧有细小的差别。
import numpy
as np
import matplotlib.pyplot
as pltfig,ax = plt.subplots()
explode=[
0.01,
0.01,
0.01,
0.01]
#pop out each slice from the piedef getmepie(i): def absolute_value(val): #turn % back to a number a = np.round(val/
100.*df1.head(i).max().sum(),
0)
return int(a)
ax.clear()
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label=
'',explode = explode, shadow =
True)
plot.set_title(
'Total Number of Deaths\n' + str(df1.index[min( i, len(df1.index)
-1 )].strftime(
'%y-%m-%d')), fontsize=
12)
import matplotlib.animation
as ani
animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval =
200)
plt.show()
主要区别在于,动态饼状图的代码每次循环都会返回一组数值,但在线型图中返回的是我们所在点之前的整个时间序列。返回时间序列通过 df1.head(i) 来实现,而. max()则保证了我们仅获得最新的数据,因为流行病导致死亡的总数只有两种变化:维持现有数量或持续上升。
df1.head(
i)
.max()
动态条形图创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中,作者定义了水平和垂直两种条形图,读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
fig = plt.figure()
bar =
''def buildmebarchart(i=int):
iv =
min(i,
len(df1.index)
-1) #the loop iterates an extra one
time, which causes the dataframes to go out of bounds. This was the easiest (most lazy) way to solve this :)
objects = df1.
max().index
y_pos = np.arange(
len(objects))
performance = df1.iloc
[[iv]].values.tolist()[
0]
if bar ==
'vertical':
plt.bar(y_pos, performance, align=
'center', color=[
'red',
'green',
'blue',
'orange'])
plt.xticks(y_pos, objects)
plt.ylabel(
'Deaths')
plt.xlabel(
'Countries')
plt.title(
'Deaths per Country \n' + str(df1.index[iv].strftime(
'%y-%m-%d')))
else:
plt.barh(y_pos, performance, align=
'center', color=[
'red',
'green',
'blue',
'orange'])
plt.yticks(y_pos, objects)
plt.xlabel(
'Deaths')
plt.ylabel(
'Countries')animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval=
100)plt.show()
在制作完成后,存储这些动态图就非常简单了,可直接使用以下代码:
animator.save(
r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')
来源:almosthuman2014 机器之心
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650789462&idx=4&sn=780f7f056755298c9f9727a7282ef93b&chksm=871a1228b06d9b3e765115defba43dfb91101b68fdccd96287d7bdb1eceb772ef56554018cab&scene=27#wechat_redirect
版权声明:除非特别注明,本站所载内容来源于互联网、微信公众号等公开渠道,不代表本站观点,仅供参考、交流、公益传播之目的。转载的稿件版权归原作者或机构所有,如有侵权,请联系删除。
电话:(010)86409582
邮箱:kejie@scimall.org.cn