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Python Pynimate
Pynimate介绍
Pynimate是python第三方用于动态可视化的数据模块。
安装
pip install pynimate
实验示例
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import os import pynimate as nim # 用于显示中文 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
2.读取csv文件
df = pd.read_csv("房地产投资累计亿元.csv",index_col=0)
# 可按自定义数据进行预处理
3.绘制图像
# 定义画布
cnv = nim.Canvas()
# 设置插值频率，可自定义调节
bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "1d")
# 使用回调函数接收对应格式化的年月信息
bar.set_time(callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"))
# 添加条形图到画布
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
plt.show()
4.保存文件
# 两种格式存储，git和mp4
cnv.save("file", 24, "gif")
# cnv.save("file", 24, "mp4")
生成效果
持续关注模块来源github。
更典型的示例
用于对画图布局，边框，颜色等信息进行自定义和优化
代码示例：
def post_update(ax, i, datafier, bar_attr):
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
ax.spines["bottom"].set_visible(False)
ax.spines["left"].set_visible(False)
ax.set_facecolor("#001219")
cnv = nim.Canvas(figsize=(12.8, 7.2), facecolor="#001219")
bar = nim.Barplot(
df2, "%Y-%m", "1d", post_update=post_update, rounded_edges=True, grid=False, n_bars=31
)
bar.set_title("房地产投资累计(亿元)", color="w", weight=600)
# bar.set_xlabel("xlabel", color="w")
bar.set_time(
callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"), color="w"
)
bar.set_bar_annots(color="w", size=13)
bar.set_xticks(colors="w", length=0, labelsize=13)
bar.set_yticks(colors="w", labelsize=13)
bar.set_bar_border_props(
edge_color="black", pad=0.1, mutation_aspect=1, radius=0.2, mutation_scale=0.6
)
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
# plt.show()
cnv.save("example3", 24, "gif")
最终保存的动画效果
到此这篇关于Python动态可视化模块Pynimate初体验的文章就介绍到这了,更多相关Python Pynimate内容请搜索码农之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码农之家！
