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2019-12-18 21:38:16 越来越多的公司开始使用Python进行数据处理。其中，对处理过的数据进行图表生成则变得必不可少。一般来说，生成的图表都是静态的。最多也就是通过图表颜色的变化使其好看一点。但是，如果让图表自己动起来，比如说：奔跑起来，是不是立马可以吸引你的目光呢。 Bar Chart Races (条形图比赛）最近悄然流行起来。‘条形图比赛’这种形式最早出现在Matt Navarra的tweet上，浏览次数超过1000万次。随后，Flourish Studio发布了Race Chart，一款快速制作条形图比赛的傻瓜式工具。 那么，会python的你能不能自己实现‘条形图比赛’呢？答案自然是：可以。 跟着我一起来完成第一个‘Bar Chart Races’吧！ 数据准备 2018年，世界城市人口最多的10大城市有哪些呢？那2017呢？ 这次，就一起来做一个世界城市人口最多的10大城市的编年史吧。 使用python处理数据以及绘图自然少不了Pandas和matplotlib这两把利器。先导入一些我们会用到的python包。 接下来，导入世界城市人口数据。 总共有6252条数据。通过观察，我们只需要name、group、year和value这四列数据即可。 通过iloc方法，我们截取前四列数据。1500年，北京的人口67.2万。 而2018年世界上人口数最多的城市又有哪些呢？ 2018年人口最多的城市是东京，3819.4万。上海和北京分别为2577.8和2267.4万。数据永远没有图表来的直观。一起先来做一个2018年城市人口Top10的柱状图吧！ 当然，光是这样真的很土。一张好的图表，一定要色彩鲜明，信息传达清晰。因此，我们需要对图表的字体、颜色，坐标轴样式、坐标标签等等进行处理。 图表美化 通过对整个数据group列的处理，城市来自于六大板块。那么，我们可以给六大板块不同的配色，之后的板块城市继承该配色。 同时，我们将城市与对应板块进行配对。 通过ax.text()函数，我们可以对图表内每一个柱状图城市名、对应板块名和人口数进行位置上的调整，调整后效果如下。 为了色彩的多样性，我们将各个板块的颜色添加进去，并且增加标题和坐标轴的变化。 Bar chart races制作 由于数据是以年为基础的，我们将上述代码封装成函数 bar_chart_race，参数为年-year。 有了函数 bar_chart_race，就可以轻松的做出每年的柱状图了。 Python的绘图包matplotlib中自带了很多动态的变化-matplotlib.animation。其中，FuncAnimation可以通过循环调用绘图函数进行图像的更新。下面就是见证奇迹的时刻了。 将bar_chart_race函数作为参数放入animation.FuncAnimation中，就可以制成从1500年到2018年世界人口Top10城市变化图了。 总结 Matplotlib是一个很值得认真学习库。希望你能从这篇文章中学到数据处理以及动态作图的知识。 下面就欣赏一下我们做的动态图吧！ 代码如下：animator.save('animation.gif', writer='pillow', fps=60) 以上便是小编给大家带来的全部内容，转发此文+关注 并私信小编“资料”即可免费领取2019最新python资料和零基础入门教程！以上便是小编给大家带来的全部内容，转发此文+关注 并私信小编“资料”即可免费领取2019最新python资料和零基础入门教程！ |
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