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说起动态图表,最火的莫过于动态条形图了。

在B站上搜索「数据可视化」这个关键词,可以看到很多与动态条形图相关的视频。

好多视频都达到了上百万的播放量,属实厉害。

 

 

目前网上实现动态条形图现成的工具也很多。

比如数可视的「花火hanabi」,嫡数的「镝数图表」,以及国外网站「Flourish」。

但是作为一名Pythoner,当然是想要研究一下如何用Python来实现。

之前也看过大佬们通过Matplotlib、Plotly、Pyecharts实现类似的功能,就是代码量有点多,看的脑瓜疼。

所以最近发现到了一个库「Bar Chart Race」,堪称Python界最强的动态可视化包。

GitHub地址:

_https://github.com/dexplo/bar_chart_race_

文档地址:

_https://www.dexplo.org/bar_chart_race/_

目前主要有0.1和0.2两个版本,0.2版本添加动态曲线图以及Plotly实现的动态条形图。

库是挺好的,就是在安装上有点问题。

在PyCharm的Project Interpreter上只能安装到0.1版本,功能不太全。

 

 

通过pip install bar_chart_race也只能到0.1版本。

 

 

最后我选择将项目从GitHub上下载下来****,再进行安装。

 

 

下载压缩包,将解压后的文件夹放置在项目的venv/lib/python3.7/site-packages目录下。

在虚拟环境下打开文件夹,命令行运行如下命令完成安装。

 
 

 

  1. cd 你的项目地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master

  2. python setup.py install

  3. # 提示成功安装

  4. # Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0

  5. 复制代码

 

好了,安装成功后就可以引入这个第三方库。

 
 

 

  1. import bar_chart_race as bcr

  2. # 如果出现SSL错误,则全局取消证书验证

  3. # import ssl

  4. # ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

  5. # 获取数据

  6. df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')# print(df)

  7. # 生成GIF图像

  8. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')

  9. 复制代码

 

生成了一个GIF图,具体如下。

 

 

3行代码Python代码就实现了,对大佬封装好的库表示膜拜~

这里因为作者封装好了数据处理模块,只需要3行代码即可。

对于我们而言,是需要加载自己的数据,自己进行处理,所以多了那么2行。

示例里的数据直接使用作者提供的,在data文件夹下的covid19_tutorial.csv文件(GitHub上有)。

 

 

经过其封装好的数据处理函数,得到最终的数据。

 

 

另外作者还提供了很多配置参数,供大家选择。

01 动态条形图变动态柱状图

 
 

 

  1. # orientation='v',生成柱状图

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')

  3. 复制代码

 

 

 

02 排序方式,默认为降序(desc)

 
 

 

  1. # 设置排序方式,asc-升序

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')

  3. 复制代码

 

 

 

03 条目数限制,此处设置为最多出现6条

 
 

 

  1. # 设置最多能显示的条目数,6条

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6)

  3. 复制代码

 

 

 

04 设置固定类目

 
 

 

  1. # 选取如下5个国家的数据

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy', 'Spain', 'Belgium'])

  3. 复制代码

 

 

 

05 固定数值轴,使其不发生动态变化

 
 

 

  1. # 设置数值的最大值,固定数值轴

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True)

  3. 复制代码

 

 

 

06 图像帧数,默认10帧,此处设置为3帧,可以发现图像明显变得有些卡顿

 
 

 

  1. # 图像帧数。数值越小,越不流畅。越大,越流畅。

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3)

  3. 复制代码

 

 

 

07 设置帧率,单位时间默认为500ms

 
 

 

  1. # 设置20帧的总时间,此处为200ms

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)

  3. 复制代码

 

 

 

08 设置每帧增加的标签时间,默认为False

 
 

 

  1. # 输出MP4

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)

  3. 复制代码

 

 

 

09 绘图属性设置

 
 

 

  1. # figsize-设置画布大小,默认(6, 3.5)

  2. # dpi-图像分辨率,默认144

  3. # label_bars-显示柱状图的数值信息,默认为True

  4. # period_label-显示时间标签信息,默认为True

  5. # title-图表标题

  6. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', figsize=(5, 3), dpi=100, label_bars=False, period_label={'x': .99, 'y': .1, 'ha': 'right', 'color': 'red'}, title='COVID-19 Deaths by Country')

  7. 复制代码

 

 

 

10 配置标签文字大小

 
 

 

  1. # bar_label_size-柱状图标签文字大小

  2. # tick_label_size-坐标轴标签文字大小

  3. # title_size-标题标签文字大小

  4. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_label_size=4, tick_label_size=5, title='COVID-19 Deaths by Country', title_size='smaller')

  5. 复制代码

 

 

 

11 全局文字属性

 
 

 

  1. # shared_fontdict-全局字体属性

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', title='COVID-19 Deaths by Country', shared_fontdict={'family': 'Helvetica', 'weight': 'bold', 'color': 'rebeccapurple'})

  3. 复制代码

 

 

 

12 条形图属性,可以设置透明度,边框等

 
 

 

  1. # bar_kwargs-条形图属性

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha': .2, 'ec': 'black', 'lw': 3})

  3. 复制代码

 

 

 

13 设置日期标签的时间格式

 
 

 

  1. # 设置日期格式,默认为'%Y-%m-%d'

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y')

  3. 复制代码

 

 

 

14 更改日期标签为数值

 
 

 

  1. # 设置日期标签为数值

  2. bcr.bar_chart_race(df.reset_index(drop=True), 'covid19_horiz.gif', interpolate_period=True, period_fmt='Index value - {x:.2f}')

  3. 复制代码

 

 

 

15 添加动态文本,此处为数值总数统计

 
 

 

  1. # 设置文本位置、数值、大小、颜色等

  2. def summary(values, ranks):

  3. total_deaths = int(round(values.sum(), -2))

  4. s = f'Total Deaths - {total_deaths:,.0f}'

  5. return {'x': .99, 'y': .05, 's': s, 'ha': 'right', 'size': 8}

  6. # 添加文本

  7. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary)

  8. 复制代码

 

 

 

16 添加垂直条,可选类型有平均值、分位数等

 
 

 

  1. # 设置垂直条数值,分位数

  2. def func(values, ranks):

  3. return values.quantile(.9)

  4. # 添加垂直条

  5. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func)

  6. 复制代码

 

 

 

17 设置柱状图颜色,默认为dark24

 
 

 

  1. # 设置柱状图颜色

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')

  3. 复制代码

 

 

 

18 柱状图颜色不重复,上面这个图是有重复颜色的

 
 

 

  1. # 去除重复颜色

  2. bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent', filter_column_colors=True)

  3. 复制代码

 

 

 

这里有一些要注意的地方,比如中文配置,以及自定义颜色配置。

中文配置只需在第三方库的「_make_chart.py」文件中,加入如下三行代码。

 
 

 

  1. #中文显示

  2. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

  3. #Windows

  4. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB']

  5. #Mac

  6. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

  7. 复制代码

 

现在在图表中加入中文,来看看结果。

 
 

 

  1. import bar_chart_race as bcr

  2. import pandas as pd

  3. # 读取数据

  4. df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name', 'number', 'day'])

  5. # 处理数据

  6. df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)# print(df_result)

  7. # 生成图像

  8. bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行')

  9. 复制代码

 

 

 

使用电视剧余欢水人物的「百度指数」数据。

文件具体内容如下。

 

 

经过数据透视表处理后,得到与该库格式相同的数据。

 

 

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此外通过在「_colormaps.py」文件中添加颜色信息,经cmap引用,即可自定义配置颜色。

 
 

 

  1. colormaps = {"new_colors": ['#ff812c', '#ff5a5a', '#00c5d2', '#a64dff', '#4e70f0', '#f95dba', '#ffce2b']}

  2. 复制代码

 

使用一波,看会不会变得好看一些。

 
 

 

  1. # 使用自定义的颜色列表

  2. bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行', cmap='new_colors')

  3. 复制代码

 

 

 

果然,看起来还不错~

还有一些细节上的参数,大家可通过查看库的源码,来了解一二。

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