手把手教你做一个python+matplotlib的炫酷的数据可视化动图

1.效果图

2.注意：

上述资料是虚拟的，为了学习制作动图，构建的。

仅供学习，

不是真实数据，请别误传。

当自己需要对真实数据进行可视化时，可进行适当修改。

3.代码：

#第1步：导出模块，固定

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.ticker as ticker

import matplotlib.animation as animation

#第2步：中文字体显示设置1，导出通用字体设置，可调整

from matplotlib import font_manager

#中文字体显示设置2，引出字体模块和位置

#注意此处字体size大小不设置就是默认，设置或不设置后会发现所有文字或汉字大小都固定在my_font，下面单独设size无效了

my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/noto/simsun.ttf",size=14)

#中文字体显示设置，第3步，增加u和fontproperties=my_font,加不加u或r均可以

#第3步：导入数据，可调整，文件名和目录可调整

#将数据下载下来放在指定默认的目录和文件夹下

df = pd.read_csv('4.csv',

                 usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])

#定义全局变量

current_year = 2018

#第4步：定义dff和图片大小设置，可固定

dff=() #定义元组

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))

#第5步：定义7组数据的颜色，group可调整，但颜色值可调整或者不调整

colors = dict(zip(

    ['安徽', '浙江', '江西', '上海','深圳', '北京', '重庆'],

    ['#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381','#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50']))

#第6步：从数据中取值，可固定

group_lk = df.set_index('name')['group'].to_dict()

#第7步：画图关键设置，可固定

def draw_barchart(year):

    dff = df[df['year'].eq(year)].sort_values(by='value', ascending=True).tail(10)

    ax.clear() #每次清空、刷新

    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'])):

        #在text里加fontproperties=my_font，注意有my_font的地方size存在的意义不大，目前bug

        ax.text(value-dx, i,     name,           size=20,fontproperties=my_font,

        weight=600, ha='right', va='bottom')

        ax.text(value-dx, i-.25, group_lk[name], size=10, fontproperties=my_font,

        color='#444444', ha='right', va='baseline')

        ax.text(value+dx, i,     f'{value:,.0f}',  size=14, ha='left',  va='center')

    #显示文字，x=0，y=1.10，坐标，ha=水平对准=水平线平放

    #ax.text()格式=(x,y,string,fontsize=15,verticalalignment="top",horizontalalignment="right")

    #string=字符串='文字内容'

    #汉字内容可调整，其他不动

    ax.text(0, 1.10, '1968 ～ 2018年我国各部分省和地区GDP变化',

            transform=ax.transAxes, size=18, fontproperties=my_font,

            weight=600, ha='left') #文字标题，第1层

    ax.text(0, 1.04, 'GDP (万亿)', transform=ax.transAxes, size=12,

    fontproperties=my_font, color='#777777') #显示文字，第2层

    ax.text(1, 0.4, year, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46,

    ha='right', weight=800) #右边固定显示动图年份

    #va=verticalalignment="top",垂直对准

    #ha=horizontalalignment="right"，alignment=对准，水平对准

    ax.xaxis.set_ticks_position('top')  #x轴在上面

    ax.set_yticks([]) #默认是显示y轴的名称，左边垂直的城市名字，设为[]就是不显示

    ax.margins(0, 0.01) #不设置就是默认值,缩放比例（0,0.05）

    ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='--') #垂直线，布局和格式

    ax.set_axisbelow(True)  #默认是true的

    #默认是True，False之后不显示黑色线框

    plt.box(False)

#以animator形式展现动画

animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1968, 2019)) 

plt.show() #以plt的形式展现图片

手把手教你做一个python+matplotlib的炫酷的数据可视化动图的相关教程结束。