Python可视化模块

Python可视化模块

一个简单的python包就能够实现数据的可视化功能，这个第三方动态可视化的数据模块就是Pynimate

效果是这样的

• 安装

pip install pynimate

• 使用指南

想要使用Pynimate，直接import一下就行

import pynimate as nim

输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。

而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。

time, col1, col2, col3
2012   1     2     1
2013   1     1     2
2014   2     1.5   3
2015   2.5   2     3.5

具体的代码形式如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data'csv').set_index('time')

比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。

df = pd.DataFrame(
    {
        "time": ["1960-01-01", "1961-01-01", "1962-01-01"],
        "Afghanistan": [1, 2, 3],
        "Angola": [2, 3, 4],
        "Albania": [1, 2, 5],
        "USA": [5, 3, 4],
        "Argentina": [1, 4, 5],
    }
).set_index("time")

此外，要制作条形数据动画，Barplot还有三个必需的参数得注意：data、time_format 和 ip_freq（Interpolation frequency）。

data就是表格的数据，这里也就不再赘述。

time_format是指数据索引的时间日期格式，一般为：”%Y-%m-%d”。

最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。

一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。

举个栗子