Python绘制数据动态图的方法详解

目录

• 安装
• 玩起来
• 动态地图
• 动态水平bar
• 动态垂直bar
• 动态折线
• 动态累积bar
• 动态散点图
• 动态气泡图
• 多子图一起动

数据动态图怎么做，效果图，

多子图联动竞赛图

安装

pip install pandas_alive

#或者
conda install pandas_alive -c conda-forge

玩起来

支持数据

数据格式如下，

使用方法类似pandas这些，pandas仅需一行代码解决支持图形类别

动态地图

结合geopandas，

动态水平bar

import pandas as pd
import pandas_alive
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')

#读入数据
elec_df = pd.read_csv("Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv",
                      index_col=0,
                      parse_dates=[0],
                      thousands=',')

#定义求和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、绘图
elec_df.fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
    'electricity-generated-australia.gif',  #保存gif名称
    period_fmt="%d/%m/%Y",  #动态更新图中时间戳
    title='Australian Electricity Sources 1980-2018',  #标题
    perpendicular_bar_func='mean',  #添加均值辅助线
    period_summary_func=current_total,  #汇总
    cmap='Set1',  #定义调色盘
    n_visible=5,  #柱子显示数
    orientation='h',#柱子方向
)

动态垂直bar

动态折线

elec_df.diff().fillna(0).tail(n=10).plot_animated(filename='line-chart.gif',
                                                 kind='line',#指定折线模式
                                                 cmap='Set1',
                                                 period_label={
                                                     'x': 0.25,
                                                     'y': 0.9
                                                 },
                                                 line_width=1,
                                                 add_legend=True,
                                                 fill_under_line_color='#01a2d9')

动态累积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',  #定义调色盘
    period_label={
        'x': 0.1,
        'y': 0.9
    },
    orientation='h',
    enable_progress_bar=True,
    steps_per_period=2,
    interpolate_period=True,
    period_length=200)

动态散点图

import pandas as pd
import pandas_alive

#max散点数据
max_temp_df = pd.read_csv(
    "Newcastle_Australia_Max_Temps.csv",
    parse_dates={"Timestamp": ["Year", "Month", "Day"]},
)

#min散点数据
min_temp_df = pd.read_csv(
    "Newcastle_Australia_Min_Temps.csv",
    parse_dates={"Timestamp": ["Year", "Month", "Day"]},
)

#按时间戳merge max/min数据
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",#指定散点模式
    size=10,
    title='Max & Min Temperature Newcastle, Australia')

动态气泡图

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",  #指定气泡模式
    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)

多子图一起动

这部分可以结合matplotlib的多子图绘制，实现各种个性化动图，可参考matplotlib-多子图绘制(为所欲为版)，核心代码如下，

到此这篇关于Python绘制数据动态图的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python数据动态图内容请搜索我们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我们！