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厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式

编程日记 2024-10-27 01:00:00

作者 | 俊欣

来源 | 关于数据分析与可视化

最近有粉丝问道说“是不是可以将这些动态的可视化图表保存成gif图”，小编立马就回复了说后面会写一篇相关的文章来介绍如何进行保存gif格式的文件。那么我们就开始进入主题，来谈一下Python当中的gif模块。

安装相关的模块

首先第一步的话我们需要安装相关的模块，通过pip命令来安装

pip install gif

另外由于gif模块之后会被当做是装饰器放在绘制可视化图表的函数上，主要我们依赖的还是Python当中绘制可视化图表的matplotlib、plotly、以及altair这些模块，因此我们还需要下面这几个库

pip install "gif[altair]"     
pip install "gif[matplotlib]"
pip install "gif[plotly]"

gif 和 matplotlib 的结合

我们先来看gif和matplotlib模块的结合，我们先来看一个简单的例子，代码如下

import random
from matplotlib import pyplot as plt
import gifx = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
y = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]gif.options.matplotlib["dpi"] = 300@gif.frame
def plot(i):xi = x[i*10:(i+1)*10]yi = y[i*10:(i+1)*10]plt.scatter(xi, yi)plt.xlim((0, 100))plt.ylim((0, 100))frames = []
for i in range(10):frame = plot(i)frames.append(frame)gif.save(frames, 'example.gif', duration=3.5, unit="s", between="startend")

output

代码的逻辑并不难理解，首先我们需要定义一个函数来绘制图表并且带上gif装饰器，接着我们需要一个空的列表，通过for循环将绘制出来的对象放到这个空列表当中然后保存成gif格式的文件即可。

gif和plotly的结合

除了和matplotlib的联用之外，gif和plotly之间也可以结合起来用，代码如下

import random
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import gifdf = pd.DataFrame({'t': list(range(10)) * 10,'x': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)],'y': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
})@gif.frame
def plot(i):d = df[df['t'] == i]fig = go.Figure()fig.add_trace(go.Scatter(x=d["x"],y=d["y"],mode="markers"))fig.update_layout(width=500, height=300)return figframes = []
for i in range(10):frame = plot(i)frames.append(frame)gif.save(frames, 'example_plotly.gif', duration=100)

output

整体的代码逻辑和上面的相似，这里也就不做具体的说明了

matplotlib多子图动态可视化

上面绘制出来的图表都是在单张图表当中进行的，那当然了我们还可以在多张子图中进行动态可视化的展示，代码如下

# 读取数据
df = pd.read_csv('weather_hourly_darksky.csv')
df = df.rename(columns={"time": "date"})@gif.frame
def plot(df, date):df = df.loc[df.index[0]:pd.Timestamp(date)]fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, figsize=(10, 6), dpi=100)ax1.plot(df.temperature, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='g')maxi = round(df.temperature.max() + 3)ax1.set_xlim([START, END])ax1.set_ylim([0, maxi])ax1.set_ylabel('TEMPERATURE', color='green')ax2.plot(df.windSpeed, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='b')maxi = round(df.windSpeed.max() + 3)ax2.set_xlim([START, END])ax2.set_ylim([0, maxi])ax2.set_ylabel('WIND', color='blue')ax3.plot(df.visibility, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='r')maxi = round(df.visibility.max() + 3)ax3.set_xlim([START, END])ax3.set_ylim([0, maxi])ax3.set_ylabel('VISIBILITY', color='red')frames = []
for date in pd.date_range(start=df.index[0], end=df.index[-1], freq='1M'):frame = plot(df, date)frames.append(frame)gif.save(frames, "文件名称.gif", duration=0.5, unit='s')

output

动态气泡图

最后我们用plotly模块来绘制一个动态的气泡图，代码如下

import gif
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
np.random.seed(1)N = 100
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
sz = np.random.rand(N) * 30layout = go.Layout(xaxis={'range': [-2, 2]},yaxis={'range': [-2, 2]},margin=dict(l=10, r=10, t=10, b=10)
)@gif.frame
def plot(i):fig = go.Figure(layout=layout)fig.add_trace(go.Scatter(x=x[:i],y=y[:i],mode="markers",marker=go.scatter.Marker(size=sz[:i],color=colors[:i],opacity=0.6,colorscale="Viridis")))fig.update_layout(width=500, height=300)return figframes = []
for i in range(100):frame = plot(i)frames.append(frame)gif.save(frames, "bubble.gif")

以上就是今天给同学们分享的小技巧，大家赶紧操练起来吧~

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厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式

安装相关的模块

gif 和 matplotlib 的结合

gif和plotly的结合

matplotlib多子图动态可视化

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