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来源：网络

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 anianimator = 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 aniimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport 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

动态曲线图

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 npimport 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')

defbuildmebarchart(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 ifor 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()

import numpy as npimport 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):defabsolute_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 anianimator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200)plt.show()

df1.head(i).max()

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()

animator.save(r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')

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