Zeichnen Sie mit Python coole GIF-Animationen, die jeden in Erstaunen versetzen

In einem früheren Artikel teilte der Herausgeber mit, wie man ​​Python​ Unter ihnen​gif​​​模块来制作​​gif​​格式的图表，

厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式今天小编再给大家来介绍一种制作​​gif​​​格式图表的新方法，调用的是​​matplotlib​​的相关模块，其中的步骤与方法也是相当地简单易懂。

下载和导入数据库

我们这次用到的数据集是​​bokeh​​模块自带的数据集，通过下面这一行代码直接就可以下载

import bokeh
bokeh.sampledata.download()

然后导入后面要用到的数据集，我们挑选的是指定国家的1950年至今不同年龄阶段的人口所占比重的数据

from bokeh.sampledata.population import data
import numpy as np

data = filter_loc('United States of America')
data.head()

output

先绘制若干张静态的图表

我们可以先绘制若干张静态的图表，然后将这几张图表合成一张​​gif​​格式的动图即可，代码如下

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patheffects as fx

# 绘制图表的函数
def make_plot(year):
    
    # 根据年份来筛选出数据
    df = data[data.Year == year]
        
    # 制作图表
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey = True)
    ax1.invert_xaxis()
    fig.subplots_adjust(wspace = 0) 
    
    ax1.barh(df[df.Sex == 'Male'].AgeGrp, df[df.Sex == 'Male'].percent, label = 'Male')
    ax2.barh(df[df.Sex == 'Female'].AgeGrp, df[df.Sex == 'Female'].percent, label = 'Female', color = 'C1')
    
    country = df.Location.iloc[0]
    if country == 'United States of America': country == 'US'
        
    fig.suptitle(f'......')
    fig.supxlabel('......')
    fig.legend(bbox_to_anchor = (0.9, 0.88), loc = 'upper right')
    ax1.set_ylabel('Age Groups')
    
    return fig

我们自定义了一个绘制图表的函数，其中的参数是年份，逻辑很简单，我们是想根据年份来筛选出数据，然后根据筛选出的数据来绘制图表，每一年的图表不尽相同

years = [i for i in set(data.Year) if i < 2022]
years.sort()

for year in years:
    fig = make_plot(year)
    fig.savefig(f'{year}.jpeg',bbox_inches = 'tight')

output

这样我们就生成了若干张静态的图表，然后集合成​​gif​

sind großartig. Verwenden Sie Python, um dynamische Visualisierungsdiagramme zu zeichnen und sie im GIF-Format zu speichern.​gif​​​Neue Methode zum Formatieren von Diagrammen, Aufruf ​​matplotlib ​​ Auch die Schritte und Methoden sind recht einfach und leicht verständlich.

Datenbank herunterladen und importieren

Der Datensatz, den wir dieses Mal verwendet haben, ist​​bokeh​​Der mit dem Modul gelieferte Datensatz kann direkt über die folgende Codezeile

import matplotlib.animation as animation
fig, ax = plt.subplots()
ims = []

for year in years:
    im = ax.imshow(plt.imread(f'{year}.jpeg'), animated = True)
    ims.append([im])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=600)
ani.save('us_population.gif')

heruntergeladen und dann importiert werden spätere Verwendung Der von uns ausgewählte Datensatz ist der Datenanteil der Bevölkerung verschiedener Altersgruppen im angegebenen Land von 1950 bis heute

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey = True)
   
df = data[data.Year == 1955]

y_pos = [i for i in range(len(df[df.Sex == 'Male']))]
male = ax1.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Male'].percent, label = 'Male',
               tick_label = df[df.Sex == 'Male'].AgeGrp)
female = ax2.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Female'].percent, label = 'Female', 
                  color = 'C1', tick_label = df[df.Sex == 'Male'].AgeGrp)

ax1.invert_xaxis()
fig.suptitle('.......')
fig.supxlabel('....... (%)')
fig.legend(bbox_to_anchor = (0.9, 0.88), loc = 'upper right')
ax1.set_ylabel('Age Groups')

output

#🎜🎜 ## 🎜🎜#Zeichnen Sie zuerst mehrere statische Diagramme

Wir können zuerst mehrere statische Diagramme zeichnen und diese Diagramme dann zu einem kombinieren​gif​​-Animationsformat reicht aus, der Code lautet wie folgt

def run(year):
    # 通过年份来筛选出数据
    df = data[data.Year == year]
    # 针对不同地性别来绘制
    total_pop = df.Value.sum()
    df['percent'] = df.Value / total_pop * 100
    male.remove()
    y_pos = [i for i in range(len(df[df.Sex == 'Male']))]
    male.patches = ax1.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Male'].percent, label = 'Male', 
                     color = 'C0', tick_label = df[df.Sex == 'Male'].AgeGrp)
    female.remove()
    female.patches = ax2.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Female'].percent, label = 'Female',
                 
                 color = 'C1', tick_label = df[df.Sex == 'Female'].AgeGrp)

    text.set_text(year)
    return male#, female

Wir haben eine Funktion zum Zeichnen von Diagrammen angepasst, die Parameter sind das Jahr und die Logik. Es ist sehr einfach. Wir möchten die Daten nach Jahr filtern und dann ein Diagramm basierend auf den gefilterten Daten zeichnen. Die Diagramme sind für jedes Jahr unterschiedlich

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, years, blit = True, repeat = True, 
                              interval = 600)
ani.save('文件名.gif')

output#🎜🎜##🎜🎜##🎜 🎜##🎜🎜 #Auf diese Weise haben wir mehrere statische Diagramme generiert und sie dann zu ​​gif​​ Mehrere Diagramme im Format, Der Code ist wie folgt. 🎜🎜##🎜🎜#Vielleicht denken einige Leute, dass die oben erwähnte Methode etwas mühsam ist. Schließlich müssen wir zuerst Dutzende statischer Diagramme erstellen, wenn der Speicherplatz auf dem Computer etwas knapp ist Es ist noch nicht so. Ein Ort, an dem diese Dutzende von Diagrammen gespeichert werden können. Sie werden sich also fragen, ob dies in einem Schritt erledigt werden kann. Natürlich ist es möglich, wenn wir beispielsweise planen, die Verteilung der Bevölkerungsanteile in verschiedenen Altersgruppen von 1950 bis 2020 zu zeichnen, besteht der erste Schritt darin, die Verteilung der Bevölkerungsanteile in verschiedenen Altersstufen im Jahr 1950 zu zeichnen, was den Ausgangspunkt darstellt Jahr. Abbildung, der Code lautet wie folgt #🎜🎜#

import matplotlib.animation as animation

# 创建一个新的画布
fig, (ax, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize = (10, 3))

ims = []
for year in years:
    im = ax.imshow(plt.imread(f'文件1{year}.jpeg'), animated = True)
    im2 = ax2.imshow(plt.imread(f'文件2{year}.jpeg'), animated = True)
    im3 = ax3.imshow(plt.imread(f'文件3{year}.jpeg'), animated = True)
    ims.append([im, im2, im3])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=600)
ani.save('comparison.gif')

#🎜🎜#output#🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜# Dann passen wir eine Funktion an, um ein Diagramm zu zeichnen, wobei Der Parameter ist das Jahr und der Zweck Der Zweck besteht darin, die entsprechenden Daten nach Jahr herauszufiltern und das entsprechende Diagramm zu zeichnen #🎜🎜#

def run(year):
    # 通过年份来筛选出数据
    df = data[data.Year == year]
    # 针对不同地性别来绘制
    total_pop = df.Value.sum()
    df['percent'] = df.Value / total_pop * 100
    male.remove()
    y_pos = [i for i in range(len(df[df.Sex == 'Male']))]
    male.patches = ax1.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Male'].percent, label = 'Male', 
                     color = 'C0', tick_label = df[df.Sex == 'Male'].AgeGrp)
    female.remove()
    female.patches = ax2.barh(y_pos, df[df.Sex == 'Female'].percent, label = 'Female',
                 
                 color = 'C1', tick_label = df[df.Sex == 'Female'].AgeGrp)

    text.set_text(year)
    return male#, female

然后我们调用​​animation.FuncAnimation()​​方法，

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, years, blit = True, repeat = True, 
                              interval = 600)
ani.save('文件名.gif')

output

这样就可以一步到位生成​​gif​​格式的图表，避免生成数十张繁多地静态图片了。

将若干张​​<span style="color: #2b2b2b;">gif</span>​​动图放置在一张大图当中

最后我们可以将若干张​​gif​​动图放置在一张大的图表当中，代码如下

import matplotlib.animation as animation

# 创建一个新的画布
fig, (ax, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize = (10, 3))

ims = []
for year in years:
    im = ax.imshow(plt.imread(f'文件1{year}.jpeg'), animated = True)
    im2 = ax2.imshow(plt.imread(f'文件2{year}.jpeg'), animated = True)
    im3 = ax3.imshow(plt.imread(f'文件3{year}.jpeg'), animated = True)
    ims.append([im, im2, im3])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=600)
ani.save('comparison.gif')

output

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZeichnen Sie mit Python coole GIF-Animationen, die jeden in Erstaunen versetzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!