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pipinstallpandas_alive#...
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
pipinstallpandas_alive #或者 condainstallpandas_alive-cconda-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
importpandasaspd
importpandas_alive
importmatplotlib.pyplotasplt
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
defcurrent_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='AustralianElectricitySources1980-2018',#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
importpandas_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
importpandasaspd
importpandas_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mergemax/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=[
"Minimumtemperature(DegreeC)","Maximumtemperature(DegreeC)"
]
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&MinTemperatureNewcastle,Australia')
动态气泡图
importpandas_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OPzrPkpc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！
