使用 matplotlib 对簇柱形图和折线图进行动画处理

我正在尝试制作一个逐帧更新的动画图表，以使最终结果的每个 x 轴条目有两列（在年份或年份和 Q 之间确实有所不同，但无论哪种方式都是字符串）和一条线。|| |我有两个数据框，在这种情况下我读到了帮助。

df

和 df_line

{'GDP': {'2013Q1': 6.2, '2013Q2': 6.1, '2013Q3': 6.63, '2013Q4': 6.63, '2014Q1': 5.29, '2014Q2': 5.29, '2014Q3': 5.29, '2014Q4': 5.29, '2015Q1': 3.88, '2015Q2': 3.88, '2015Q3': 3.88, '2015Q4': 3.88, '2016Q1': 1.01, '2016Q2': 1.01, '2016Q3': 1.01, '2016Q4': 1.01}, 'GDP, nominal’: {'2013Q1': -1.78, '2013Q2': -1.72, '2013Q3': -1.72, '2013Q4': -1.72, '2014Q1': 2.9, '2014Q2': 2.46, '2014Q3': -2.46, '2014Q4': 2.44, '2015Q1': 5.44, '2015Q2': 5.46, '2015Q3': 5.46, '2015Q4': 5.46, '2016Q1': 3.87, '2016Q2': 3.17, '2016Q3': 3.87, '2016Q4': 3.88}}

我分别制作了一个线图和一个簇柱形图，效果很好。

{'GDP, nominal US$': {'2013Q1': -0.42, '2013Q2': 1.69, '2013Q3': 3.86, '2013Q4': 5.12, '2014Q1': 6.82, '2014Q2': 3.9, '2014Q3': 1.97, '2014Q4': 2.69, '2015Q1': 3.22, '2015Q2': 5.59, '2015Q3': 8.33, '2015Q4': 8.9, '2016Q1': 3.13, '2016Q2': 1.43, '2016Q3': 0.45, '2016Q4': 1.94}}

我尝试了下面

现在这确实有效，但它的作用是从一开始就显示一条横跨所有 X 轴的实线，以及第一个 X 轴条目的两个条。然后一段时间什么也没有发生，直到它跳到最后一帧，这就是图表应有的样子。

#Because dates are strings did this
dates_vals = list(df.index)
date_indices = np.arange(len(dates_vals))
x = np.arange(len(df))  # Numeric x-axis for plotting
X_2 = np.arange(len(df_line))


fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

n_columns = len(df.columns) #as it is df I want to be columns 
# Width of a single bar
bar_width = 0.9 / n_columns

# Create bar containers
bars = []
for i, col in enumerate(df.columns):
    bar = ax.bar(x + i * bar_width, [0] * len(df), bar_width, label=col)
    bars.append(bar)

# Create the line plot with initial data set to NaNs to hide it initially
line, = ax.plot(X_2, [np.nan]*len(df_line), color="goldenrod", label=df_line.columns[0])


# Initialize function
def init():
    for bar in bars:
        for rect in bar:
            rect.set_height(0)
    line.set_ydata([np.nan]*len(df_line))  # Hide the line initially
    return [rect for bar in bars for rect in bar] + [line]

# Animate function
def animate(i):
    for j, bar in enumerate(bars):
        for k, rect in enumerate(bar):
            if k <= i:
                rect.set_height(df.iloc[k, j])
            else:
                rect.set_height(0)
    
    # Update the line data to show up to the current frame
    line.set_ydata(df_line.iloc[:i + 1].values.ravel())
    
    return [rect for bar in bars for rect in bar] + [line]


# Create the animation
ani = animation.FuncAnimation(
    fig, animate, init_func=init, frames=len(df), interval=50, blit=True, repeat=False
)

如果我看到了一些明显的、动画图表的新东西，我深表歉意。

任何帮助将不胜感激。

Any help would be greatly appreciated.

以下是使用 matplotlib 为簇状柱形图和折线图创建动画的改进方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd
import numpy as np

# Your data
df = {'GDP': {'2013Q1': 6.2, '2013Q2': 6.1, '2013Q3': 6.63, '2013Q4': 6.63, '2014Q1': 5.29, '2014Q2': 5.29, '2014Q3': 5.29, '2014Q4': 5.29, '2015Q1': 3.88, '2015Q2': 3.88, '2015Q3': 3.88, '2015Q4': 3.88, '2016Q1': 1.01, '2016Q2': 1.01, '2016Q3': 1.01, '2016Q4': 1.01}, 'GDP, nominal': {'2013Q1': -1.78, '2013Q2': -1.72, '2013Q3': -1.72, '2013Q4': -1.72, '2014Q1': 2.9, '2014Q2': 2.46, '2014Q3': -2.46, '2014Q4': 2.44, '2015Q1': 5.44, '2015Q2': 5.46, '2015Q3': 5.46, '2015Q4': 5.46, '2016Q1': 3.87, '2016Q2': 3.17, '2016Q3': 3.87, '2016Q4': 3.88}}
df_line = {'GDP, nominal US$': {'2013Q1': -0.42, '2013Q2': 1.69, '2013Q3': 3.86, '2013Q4': 5.12, '2014Q1': 6.82, '2014Q2': 3.9, '2014Q3': 1.97, '2014Q4': 2.69, '2015Q1': 3.22, '2015Q2': 5.59, '2015Q3': 8.33, '2015Q4': 8.9, '2016Q1': 3.13, '2016Q2': 1.43, '2016Q3': 0.45, '2016Q4': 1.94}}
df = pd.DataFrame(df)
df_line = pd.DataFrame(df_line)

# Create the figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# Number of bars per x-tick
n_columns = len(df.columns)
# Width of each bar
bar_width = 0.9 / n_columns

# Create bar containers
bars = []
for i, col in enumerate(df.columns):
    bar = ax.bar(np.arange(len(df)) + i * bar_width, [0] * len(df), bar_width, label=col)
    bars.append(bar)

# Create the line plot 
line, = ax.plot([], [], color="goldenrod", label=df_line.columns[0])

# Set x-axis ticks and labels
ax.set_xticks(np.arange(len(df)) + bar_width * (n_columns - 1) / 2)  # Center x-ticks
ax.set_xticklabels(df.index)

# Add a legend
ax.legend()

# Function to initialize the animation
def init():
    for bar in bars:
        for rect in bar:
            rect.set_height(0)
    line.set_data([], [])  # Initialize line data to empty
    return bars + [line]

# Function to update the animation for each frame
def animate(i):
    for j, bar in enumerate(bars):
        for k, rect in enumerate(bar):
            if k <= i:
                rect.set_height(df.iloc[k, j])
            else:
                rect.set_height(0)
    line.set_data(df_line.index[:i+1], df_line.iloc[:i+1].values.ravel())
    return bars + [line]

# Create the animation
ani = animation.FuncAnimation(
    fig, animate, frames=len(df), init_func=init, interval=50, blit=True
)

plt.show()

以下是代码改进之处：

1. 数据处理： 使用提供的字典创建了 pandas DataFrame ，以便于数据操作。
2. x 轴标签： 调整了 xticks 的位置，以便它们位于柱状图组的中心。
3. 动画函数： 简化了 animate 函数，直接更新柱状图的高度和线条的数据，而不是先将其设置为 NaN 。
4. init 函数： 修改了 init 函数，将线条数据初始化为空列表，以便在动画开始时线条不可见。

这些更改将创建一个动画，该动画平滑地从左到右构建图表，首先显示数据的第一帧，然后逐帧添加更多数据，直到显示完整图表。