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刷爆全网的动态条形图,原来 5 行 Python 代码就能实现!

我不吃鹅蛋我变鹅

二次元技术宅

3个月前

作者 | 小F

来源 | 法纳斯特(ID:walker398)

头图 |  CSDN 下载自视觉中国

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。

所以小F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。

最后小F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。

cd 你的项目地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master
python setup.py install


# 提示成功安装
# Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0

好了,安装成功后就可以引入这个第三方库。

import bar_chart_race as bcr


# 如果出现SSL错误,则全局取消证书验证
# import ssl
# ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context


# 获取数据
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')
# print(df)


# 生成GIF图像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')

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。

1、动态条形图变动态柱状图

# orientation='v',生成柱状图
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')


2、排序方式,默认为降序(desc)

# 设置排序方式,asc-升序
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')

3、条目数限制,此处设置为最多出现6条

# 设置最多能显示的条目数,6条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6)

4、设置固定类目

# 选取如下5个国家的数据
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy', 'Spain', 'Belgium'])

5、固定数值轴,使其不发生动态变化

# 设置数值的最大值,固定数值轴bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True)

6、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

# 图像帧数。数值越小,越不流畅。越大,越流畅。
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3)

7、设置帧率,单位时间默认为500ms

# 设置20帧的总时间,此处为200ms
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)

8、设置每帧增加的标签时间,默认为False

# 输出MP4
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)

9、绘图属性设置

# figsize-设置画布大小,默认(6, 3.5)
# dpi-图像分辨率,默认144
# label_bars-显示柱状图的数值信息,默认为True
# period_label-显示时间标签信息,默认为True
# title-图表标题
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')

10、配置标签文字大小

# bar_label_size-柱状图标签文字大小
# tick_label_size-坐标轴标签文字大小
# title_size-标题标签文字大小
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')

11、全局文字属性

# shared_fontdict-全局字体属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gipurple'})

12、条形图属性,可以设置透明度,边框等

# bar_kwargs-条形图属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha': .2, 'ec': 'black', 'lw': 3})

13、设置日期标签的时间格式

# 设置日期格式,默认为'%Y-%m-%d'
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y')

14、更改日期标签为数值

# 设置日期标签为数值
bcr.bar_chart_race(df.reset_index(drop=True), 'covid19_horiz.gif', interpolate_period=True, 
                                 period_fmt='Index value - {x:.2f}')
                                 period_fmt='Index value - {x:.2f}')

15、添加动态文本,此处为数值总数统计

# 设置文本位置、数值、大小、颜色等
def summary(values, ranks):
    total_deaths = int(round(values.sum(), -2))
    s = f'Total Deaths - {total_deaths:,.0f}'
    return {'x': .99, 'y': .05, 's': s, 'ha': 'right', 'size': 8}
# 添加文本
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary)

16、添加垂直条,可选类型有平均值、分位数等

# 设置垂直条数值,分位数
def func(values, ranks):
    return values.quantile(.9)
# 添加垂直条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func)

17、设置柱状图颜色,默认为dark24

# 设置柱状图颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')

18、柱状图颜色不重复,上面这个图是有重复颜色的

# 去除重复颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent', filter_column_colors=True)

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。

#中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] #Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

现在在图表中加入中文,来看看结果。

import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd


# 读取数据
df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name', 'number', 'day'])
# 处理数据
df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)
# print(df_result)


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


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。

想用自己的数据来做动态条形图,5行代码即可搞定。

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。

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

使用一波,看会不会变得好看一些。

# 使用自定义的颜色列表
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')


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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