手把手教你做一个python+matplotlib的炫酷的数据可视化动图

1.数据可视化动图，是数据可视化的高级显示，最近很流行。

2.比如下面将告诉你如何制作一个如下的数据可视化动图。

3.例：

3.1 准备一组数据，虚拟的csv资料，对应关系如下

4个项目：namegroupyearvalue

name：李明、张三、王二、许仙、汤博、陈皮、袁飞

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

year：1968~2019

value：自己对应随便估计

3.2 我是先现在excel上编辑，然后另存为4.csv（注意一定是另存为，否则在导入数据时会出现格式不对）

3.3 python3.8+matplotlib作图前准备

3.4 代码修改注意：中文字体的设置，数据的导入，和代码的局部修改。

3.5 效果图

图1

3.6 本例虚拟数据的完整代码

图2

图3

图4

4.完整代码

#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

5.完整代码，可搜索本人易三一世的其他博客

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