FuncAnimation动画

作者:管理员 发布时间:2020-12-18 15:11

视频流媒体时代了,干干巴巴的一张固定的图像已经不能满足人们的需求;我们要有动画,要能动态的看到变化。

无形之中,动画也为图表增加了一个变化的维度!

我们可以通过Matplotlib扩展包FuncAnimation实现!

先看效果:


使用方法:

import matplotlib.animation as ani

animator = 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 ani
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import 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)

在制作完成后,存储这些动态图就非常简单了,可直接使用以下代码:

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


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