怎么用Python实现动态条形图

这篇文章主要介绍“怎么用Python实现动态条形图”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“怎么用Python实现动态条形图”文章能帮助大家解决问题。

目前，官方的API文档只提供了一个条形图的源代码实例，可能大佬平台太忙了没有时间写文档吧！

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的方式安装pynimate模块，需要注意的是该模块直接支持的是3.9以上的python版本，各个镜像站应该都有提供。

pip install pynimate

pip install matplotlib

pip install pandas

安装完成之后，我们直接启动当前的.py模块会出现下面的动态条形图的效果。

相比其他的python可视化模块，pynimate比较优秀的是它可以将动态图形的执行过程直接保存为Gif格式的动态图片。

cnv.save("file", 24, "gif")

另外，该pynimate模块作者也提供了可以通过自定义的方式去设置可视化动态图形的方式供我们可以参考。

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()

上面通过自定义的方式实现动态条形图效果更加炫酷，给开发者保留了更多的发挥空间，结果展示如下。

关于“怎么用Python实现动态条形图”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。