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太强了，用Python制作动态可视化图表( 三 )

可视化图表

给图表添加了背景色、条形图上色、去除边框、增加网格线等 。

太强了，用Python制作动态可视化图表

文章插图
 
看起来，效果还不错！
当然也有一些值得改进的地方，比如添加标题 。通过插值的方式来使过渡变得更平滑，甚至可以让条形图在x轴上移动 。
这里大家就可以自行去研究啦 。
 
03 散点图
要绘制动态散点图，则需要同时考虑x轴和y轴的值 。
这里不一定要在每帧上显示相同数量的点，因此需要对其进行校正来进行过渡 。
coordinates_lists = [[[0], [0]],                     [[100, 200, 300], [100, 200, 300]],                     [[400, 500, 600], [400, 500, 600]],                     [[400, 500, 600, 400, 500, 600], [400, 500, 600, 600, 500, 400]],                     [[500], [500]],                     [[0], [0]]]gif_name = 'movie'n_frames = 10bg_color = '#95A4AD'marker_color = '#283F4E'marker_size = 25print('生成图表n')filenames = []for index in np.arange(0, len(coordinates_lists) - 1):    # 获取当前图像及下一图像的x与y轴坐标值    x = coordinates_lists[index][0]    y = coordinates_lists[index][1]    x1 = coordinates_lists[index + 1][0]    y1 = coordinates_lists[index + 1][1]    # 查看两点差值    while len(x) < len(x1):        diff = len(x1) - len(x)        x = x + x[:diff]        y = y + y[:diff]    while len(x1) < len(x):        diff = len(x) - len(x1)        x1 = x1 + x1[:diff]        y1 = y1 + y1[:diff]    # 计算路径    x_path = np.array(x1) - np.array(x)    y_path = np.array(y1) - np.array(y)    for i in np.arange(0, n_frames + 1):        # 计算当前位置        x_temp = (x + (x_path / n_frames) * i)        y_temp = (y + (y_path / n_frames) * i)        # 绘制图表        fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(aspect="equal"))        ax.set_facecolor(bg_color)        plt.scatter(x_temp, y_temp, c=marker_color, s=marker_size)        plt.xlim(0, 1000)        plt.ylim(0, 1000)        # 移除边框线        ax.spines['right'].set_visible(False)        ax.spines['top'].set_visible(False)        # 网格线        ax.set_axisbelow(True)        ax.yaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed', alpha=0.7)        ax.xaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed', alpha=0.7)        # 保存图片        filename = f'images/frame_{index}_{i}.png'        filenames.append(filename)        if (i == n_frames):            for i in range(5):                filenames.append(filename)        # 保存        plt.savefig(filename, dpi=96, facecolor=bg_color)        plt.close()print('保存图表n')# 生成GIFprint('生成GIFn')with imageio.get_writer(f'{gif_name}.gif', mode='I') as writer:    for filename in filenames:        image = imageio.imread(filename)        writer.append_data(image)print('保存GIFn')print('删除图片n')# 删除图片for filename in set(filenames):    os.remove(filename)print('完成')


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