【python入门项目】在 Python 中创建条形图追赶动画(2)

Python 中的散点图动画:


在这个例子中,我们将使用随机函数在 python 中动画散点图。我们将遍历animation_func并在迭代时绘制 x 和 y 轴的随机值。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import random
import numpy as np

x = []
y = []
colors = []
fig = plt.figure(figsize=(7,5))

def animation_func(i):
    x.append(random.randint(0,100))
    y.append(random.randint(0,100))
    colors.append(np.random.rand(1))
    area = random.randint(0,30) * random.randint(0,30)
    plt.xlim(0,100)
    plt.ylim(0,100)
    plt.scatter(x, y, c = colors, s = area, alpha = 0.5)

animation = FuncAnimation(fig, animation_func,
                        interval = 100)
plt.show()


输出:

【python入门项目】在 Python 中创建条形图追赶动画(2)

???? 条形图追赶的水平移动:


在这里,我们将使用城市数据集中的最高人口绘制条形图竞赛。

不同的城市会有不同的条形图,条形图追赶将从 1990 年到 2018 年迭代。

我从人口最多的数据集中选择了最高城市的国家。

需要用到的数据集可以从这里下载:city_populations


Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
from matplotlib.animation import FuncAnimation
  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  
df = pd.read_csv('city_populations.csv',
                 usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])
  
colors = dict(zip(['India','Europe','Asia',
                   'Latin America','Middle East',
                   'North America','Africa'],
                    ['#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595',
                     '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', 
                     '#eafb50']))
  
group_lk = df.set_index('name')['group'].to_dict()
  
def draw_barchart(year):
    dff = df[df['year'].eq(year)].sort_values(by='value',
                                              ascending=True).tail(10)
    ax.clear()
    ax.barh(dff['name'], dff['value'],
            color=[colors[group_lk[x]] for x in dff['name']])
    dx = dff['value'].max() / 200
      
    for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['value'],
                                          dff['name'])):
        ax.text(value-dx, i,     name,           
                size=14, weight=600,
                ha='right', va='bottom')
        ax.text(value-dx, i-.25, group_lk[name],
                size=10, color='#444444', 
                ha='right', va='baseline')
        ax.text(value+dx, i,     f'{value:,.0f}', 
                size=14, ha='left',  va='center')
         
    ax.text(1, 0.4, year, transform=ax.transAxes, 
            color='#777777', size=46, ha='right',
            weight=800)
    ax.text(0, 1.06, 'Population (thousands)',
            transform=ax.transAxes, size=12,
            color='#777777')
      
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
    ax.set_yticks([])
    ax.margins(0, 0.01)
    ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
    ax.set_axisbelow(True)
    ax.text(0, 1.12, '从 1500 年到 2018 年世界上人口最多的城市',
            transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left')
      
    ax.text(1, 0, 'by haiyong.site | 海拥', 
            transform=ax.transAxes, ha='right', color='#777777', 
            bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
    plt.box(False)
    plt.show()
  
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = FuncAnimation(fig, draw_barchart, 
                         frames = range(1990, 2019))
plt.show()


输出:

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