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matplotlib秘技：让可视化图形动起来1

matplotlib

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2. import pandas as pd 3. import seaborn as sns 5. import matplotlib.pyplot as p

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matplotlib

秘

技

：

让

可

视

化

图

形

动

起

来

V. Kakerbeck



来

源

：

论

智

未经允许，禁止二次转载

编者按：其实matplotlib有一个少有人知的功能animation.FuncAnimation，可以接受

你编写的动画函数创建动图。Viviane Kakerbeck通过一个例子展示了这一功能的用

法，并介绍了通过增强数据和高斯平滑，让动图更美观的技巧。

美

国

的

过

量

服

用

海洛

因

致

死

数

，

使

用

seaborn

创

建

Python的matplotlib和seaborn是非常好用的绘图库。但它们创建的都是静态图像，难以通

过动态、美观的方式描述数据值的变化。如果你的下一次演示或者下一篇博客文章，能用动

态图形展示数据的发展，该有多好？更妙的是，你可以继续使用matplotlib、seaborn或者

其他你喜欢用的库。

我最近为一部关于美国的阿片样物质危机的纪录片制作了一些动态图形，所以我会在这篇文

章中使用相关的数据。数据来自美国国家药物滥用研究所和CDC的公开数据，可以从以下网

址下载： https://www.drugabuse.gov/sites/default/files/overdose_data_1999-

2015.xls

本文将使用matplotlib和seaborn绘制图形，同时使用numpy和pandas处理数据。matplotlib

提供了一些可以用来制作动画的函数。闲话少叙，让我们开始吧，首先，是引入所有依赖。

1. import numpy as np

2. import pandas as pd

3. import seaborn as sns

4. import matplotlib

5. import matplotlib.pyplot as plt

6. import matplotlib.animation as animation

然后我们加载数据，将其转换成pandas的DataFrame。我还编写了一个辅助函数，可以从感

兴趣的行加载数据，之后绘图会用到。

1. overdoses = pd.read_excel('overdose_data_1999-2015.xls',sheetname='Online',skiprows =6)

2. def get_data(table,rownum,title):

3.  data = pd.DataFrame(table.loc[rownum][2:]).astype(float)

4.  data.columns = {title}

5.  return data

准备就绪，下面是本文主要部分，如何绘制动画。

首先，如果你和我一样，用的是 jupyter notebook ，那么我建议你使用 %matplotlib

notebook指令，这样可以直接在notebook中查看动画效果，无需等待保存后再查看。

我使用了之前编写的辅助函数get_data取得海洛因服用过量数，并将其封装入一个两列的

pandas DataFrame，一列表示年份，一列表示服用过量数。

1. %matplotlib notebook

2. title = 'Heroin Overdoses'

3. d = get_data(overdoses,18,title)

4. x = np.array(d.index)

5. y = np.array(d['Heroin Overdoses'])

6. overdose = pd.DataFrame(y,x)

7. #XN,YN = augment(x,y,10)

8. #augmented = pd.DataFrame(YN,XN)

9. overdose.columns = {title}

接着我们初始化一个写入器（writer），基于ffmpeg记录20 fps（比特率为1800）。当然，

你可以按照需要调整这些参数。

1. Writer = animation.writers['ffmpeg']

2. writer = Writer(fps=20, metadata=dict(artist='Me'), bitrate=1800)

接下来创建一个带标签的图形。别忘了限定x轴和y轴的范围，以免动画在显示数据时出现跳

跃现象。

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