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Python?matplotlib繪制實時數據動畫_python

作者：渴望成為寂寞勝者 ? 更新時間： 2022-05-09 編程語言

一、實時數據可視化的數據準備

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

# 設置一般的樣例數據
x=[0,1,2,3,4] # x軸數據
y=[0,1,2,3,4] # y軸數據

# 設置多維數據
dev_x=[25,26,27,28,29,30] # 開發者的年齡
dev_y=[7567,8789,8900,11560,16789,25231] #收入情況
py_dev_y=[5567,6789,9098,15560,20789,23231] # python開發者
js_dev_y=[6567,7789,8098,12356,14789,20231] # java開發者

devsalary=pd.DataFrame([dev_x,dev_y,py_dev_y,js_dev_y])

01.設置圖表主題樣式

之前用的都是經典樣式：

plt.style.use('classic')
plt.plot(x,y)

現在換成538樣式：

plt.style.use('fivethirtyeight') # 538統計樣式
from IPython.display import HTML # 在實現動態的過程中必須引入的庫
plt.plot(x,y)

02 使用樣例數據

import random
from itertools import count

index=count()
x1=[]
y1=[]

x1.append(next(index))
y1.append(random.randint(0,50))
plt.plot(x1,y1)

先來試試手動的效果：

該效果即我們要實現的動畫。

def animate(i):
    x1.append(next(index))
    y1.append(random.randint(0,50))
    plt.plot(x1,y1)

from matplotlib.animation import FuncAnimation

ani=FuncAnimation(plt.gcf(),animate,interval=1000) # interval=1000代表時間間隔，數值越小，則時間間隔越短
HTML(ani.to_jshtml())

上面的視頻是演示數據的生成過程，會發現每次變化的時候顏色都會變化。

在視頻底下還有一張完整的圖片，表示在時間節點之中Python生成的序列數：

如果想要每次變化的時候圖像都在原有基礎上變化，則使用如下：

plt.cla()


def animate(i):
    x1.append(next(index))
    y1.append(random.randint(0,50))
    plt.cla() #每次變化的時候都是在原有基礎上改變 
    plt.plot(x1,y1)

二、使用電影票房數據制作動畫

動態實時的數據往往和時間軸有關聯，本次使用的數據： cnboo1.xlsx

import pandas as pd 
cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx')
cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False)

def mkpoints(x,y):
    return len(str(x))*(y/25)-3

cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)

cnbodfgb=cnbodfsort.groupby("TYPE").mean(["bo","prices","persons","points"])
cnbodfsort['type1']=cnbodfsort['TYPE'].apply(lambda x:x.split("/")[0])
cnbodfgb=cnbodfsort.groupby(["type1"])["ID","BO","PRICE","PERSONS","points"].mean()
cnbodfgbsort=cnbodfgb.sort_values("BO",ascending=False)


x=cnbodfsort['PERSONS']
y=cnbodfsort['PRICE']
plt.plot(x,y)

當我們分別以人數和電影票價格作為x和y軸的數據是，可以看到數據是較為紊亂的：

而動態實時的數據線往往是和時間有關聯的。

因此我們需要把數據進行重新定義。

y1=y.to_list()
X1=x.to_list()

def animate(i):
    x1.append(next(index))
    y1.append(y[random.randint(1,49)]) # 表示在50條電影數據中隨機選擇一條
    plt.cla() #每次變化的時候都是在原有基礎上改變 
    plt.plot(x1,y1)

x1=[]
y1=[]

ani=FuncAnimation(plt.gcf(),animate,interval=1000)
HTML(ani.to_jshtml())

最終呈現的效果如下：

原文鏈接：https://blog.csdn.net/wxfighting/article/details/123350659

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