python 便携环境 python便携化

转载

智能创新者 2023-10-26 13:29:56

文章标签 python 便携环境 python 开发语言可视化数据 文章分类 Python 后端开发

数据可视化动画还在用Excel做？

现在一个简单的Python包就能分分钟搞定！

而且生成的动画也足够丝滑，效果是酱紫的：

python 便携环境 python便携化_可视化

这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包，名叫Pynimate。

目前可以直接通过PyPI安装使用。

python 便携环境 python便携化_可视化_02

技术交流

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人走的很快、一堆人可以走的更远。

本文来自技术群粉丝分享整理，文章源码、数据、技术交流，均可加交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、添加微信号：pythoner666，备注：来自CSDN +备注来意
方式②、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群

使用指南

使用Pynimate，直接import一下就行。

import pynimate as nim

输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。

而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。

time, col1, col2, col3  
2012   1     2     1  
2013   1     1     2  
2014   2     1.5   3  
2015   2.5   2     3.5

具体的代码形式如下：

import pandas as pd   
df = pd.read_csv('data'csv').set_index('time')

比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。

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")

此外，要制作条形数据动画，Barplot还有三个必需的参数得注意：data、time_format和ip_freq（Interpolation frequency）。

data就是表格的数据，这里也就不再赘述。

time_format是指数据索引的时间日期格式，一般为：”%Y-%m-%d”。

最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。

一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。

举个栗子🌰，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。

time, col1, col2  
2012   1     3    
2013   2     2     
2014   3     1

这时候，ip_freq插值（线性）就开始发挥作用了，如果插值是一个季度，则得出的数据就变成了这样：

time     col1  col2  
2012-01-01  1.00  3.00  
2012-04-01  1.25  2.75  
2012-07-01  1.50  2.50  
2012-10-01  1.75  2.25  
2013-01-01  2.00  2.00  
2013-04-01  2.25  1.75  
2013-07-01  2.50  1.50  
2013-10-01  2.75  1.25  
2014-01-01  3.00  1.00

具体的插值时间间隔为多久，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。

至此，就能生成数据动画了，完整代码如下：

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\[i\].year)  
cnv.add\_plot(bar)  
cnv.animate()  
plt.show()

这是插值为两天，生成的动画效果。

python 便携环境 python便携化_可视化_03