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  数据可视化动画还在用 Excel 做?

  现在一个简单的 Python 包就能分分钟搞定!

  而且生成的动画也足够丝滑,效果是酱紫的:

  这是一位专攻 Python 语言的程序员开发的安装包,名叫 Pynimate。

  目前可以直接通过 PyPI 安装使用。

  使用指南

  想要使用 Pynimate,直接 import 一下就行。

import pynimate as nim

  输入数据后,Pynimate 将使用函数 Barplot()来创建条形数据动画。

  而创建这种动画,输入的数据必须是 pandas 数据结构(如下),其中将时间列设置为索引,换句话说索引代表的是自变量。

time, col1, col2, col3
2012 1 2 1
2013 1 1 2
2014 2 1.5 3
2015 2.5 2 3.5

  具体的代码形式如下:

import pandas as pd
df = pd.read_csv ('data'csv') .set_index ('time')

  比如要处理具体的数据,写成代码应该是这样子的。

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")

  此外,要制作条形数据动画,Barplot 还有三个必需的参数得注意:data、time_format 和 ip_freq(Interpolation frequency)。

  data 就是表格的数据,这里也就不再赘述。

  time_format 是指数据索引的时间日期格式,一般为:”%Y-%m-%d”。

  最后是 ip_freq,它是制作动画中比较关键的一步,通过线性插值使动画更加流畅丝滑。

  一般来说,并不是所有的原始数据都适合做成动画,现在一个典型的视频是 24fps,即每秒有 24 帧。

  举个栗子,下面这个表格中的数据只有三个时间点,按理说只能生成 3 帧视频,最终动画也只有3/24 秒。

time, col1, col2
2012 1 3
2013 2 2
2014 3 1

  这时候,ip_freq 插值(线性)就开始发挥作用了,如果插值是一个季度,则得出的数据就变成了这样:

time     col1  col2
2012-01-01 1.00 3.00
2012-04-01 1.25 2.75
2012-07-01 1.50 2.50
2012-10-01 1.75 2.25
2013-01-01 2.00 2.00
2013-04-01 2.25 1.75
2013-07-01 2.50 1.50
2013-10-01 2.75 1.25
2014-01-01 3.00 1.00

  具体的插值时间间隔为多久,则要视具体的数据而定,一般绘制大数据时,设置为 ip_freq = None。

  至此,就能生成数据动画了,完整代码如下所示:

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].year)
cnv.add_plot (bar)
cnv.animate ()
plt.show ()

  这是插值为两天,生成的动画效果。

  最后还有一个问题,那就是保存动画,有两个格式可以选择:gif 或者 mp4。

  保存为动图一般使用:

cnv.save ("file", 24, "gif")

  若要保存为 mp4 的话,ffmpeg 是个不错的选择,它是保存为 mp4 的标准编写器。

 pip install ffmpeg-python

  或者:

conda install ffmpeg

  当然,同样也可以使用 Canvas.save ()来保存。

cnv.save ("file", 24 ,"mp4")

  作者介绍

  julkar9,Python/Flutter 开发人员,研究的方向为数据分析与可视化。

  小哥表示,Pynimate 还会不断更新,目前正在接受大家的反馈,之后还会上线等值区域图等功能。

  他还开发了一个应用程序:Chatmetry,同样也与数据统计有关,是一个用于创建 whatsapp 聊天统计数据的机器人应用程序。

  这个程序可以从导出的聊天中生成各种统计信息,同时支持个人和群组聊天,并且是完全离线的,既不会保存也不会共享。

  传送门:

  https://julkaar9.github.io/pynimate/