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📙本文内容：【动态绘图】python可视化

先看一下效果图：

使用方法：

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

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。

例子代码：

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].strftime("%b, %Y"))
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
plt.show()

结果图为：

注意点：

1. 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”。

• 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。

2. 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。

3. 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

• 也可以使用Canvas.save()来保存。

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

END

本篇到这里就结束了。想学习更多Python、人工智能、交叉学科相关知识，点击关注博主，带你从基础到进阶。若有需要提供科研指导、代码支持，资源获取或者付费咨询的伙伴们，可以添加博主个人联系方式！

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