怎么用Python實現動態條形圖

這篇文章主要介紹“怎么用Python實現動態條形圖”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“怎么用Python實現動態條形圖”文章能幫助大家解決問題。

目前，官方的API文檔只提供了一個條形圖的源代碼實例，可能大佬平臺太忙了沒有時間寫文檔吧！

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的方式安裝pynimate模塊，需要注意的是該模塊直接支持的是3.9以上的python版本，各個鏡像站應該都有提供。

pip install pynimate

pip install matplotlib

pip install pandas

安裝完成之后，我們直接啟動當前的.py模塊會出現下面的動態條形圖的效果。

相比其他的python可視化模塊，pynimate比較優秀的是它可以將動態圖形的執行過程直接保存為Gif格式的動態圖片。

cnv.save("file", 24, "gif")

另外，該pynimate模塊作者也提供了可以通過自定義的方式去設置可視化動態圖形的方式供我們可以參考。

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()

上面通過自定義的方式實現動態條形圖效果更加炫酷，給開發者保留了更多的發揮空間，結果展示如下。

關于“怎么用Python實現動態條形圖”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。