推荐一个超强的 Python 数据可视化动画库
大家好，我是安果～
今天给大家介绍一个非常棒的数据可视化库，sjvisualizer
根据时间序列数据制作动态图表，包含条形图、饼图、堆叠条形图、折线图、堆叠面积图。
可以先看一下官方的示例~
只需几行代码，就可以制作电脑浏览器发展史的动态图表。
GitHub地址：
https://github.com/SjoerdTilmans/sjvisualizer
使用pip进行该库的安装。
#?安装sjvisualizer
pip?install?sjvisualizer
然后需要加载特定格式的数据，下面是一个数据示例。
其中第一列中包含日期，随后的每个列标题都是数据类别，下面包含每个日期的值。
此外还可以进行一些自定义配置，比如添加图标、添加自定义颜色以及调整可视化的大小。
大家可以查看相应的文档。
https://www.sjdataviz.com/software
作者还提供了不少其它案例，并且提供了数据源。
同样可以访问如下地址，进行查看。
https://www.sjdataviz.com/data
下面就来看一下官方提供的几个示例代码吧~
/ 01 /
条形图
最受关注的Instagram账号。
数据集情况如下。
发现数据有部分缺失，说明程序会进行补全操作。
具体代码如下。
from?sjvisualizer?import?Canvas
from?sjvisualizer?import?DataHandler
from?sjvisualizer?import?BarRace
import?json
def?main(fps=60,?duration=0.35):
number_of_frames?=?duration?*?60?*?fps
#?加载颜色配置文件
with?open('colors/colors.json')?as?f:
colors?=?json.load(f)
#?加载数据源
df?=?DataHandler.DataHandler(excel_file="data/Insta.xlsx",?number_of_frames=number_of_frames).df
canvas?=?Canvas.canvas()
#?添加条形图图表
bar_chart?=?BarRace.bar_race(canvas=canvas.canvas,?df=df,?colors=colors)
canvas.add_sub_plot(bar_chart)
#?添加静态文字
canvas.add_title("MOST?FOLLOWED?INSTAGRAM?ACCOUNTS",?color=(0,?132,?255))
canvas.add_sub_title("By?Number?of?Followers?in?Millions",?color=(0,?132,?255))
#?时间设置
canvas.add_time(df=df,?time_indicator="month")
#?保存颜色配置文件
with?open("colors/colors.json",?"w")?as?file:
json.dump(colors,?file,?indent=4)
#?输出视频文件
canvas.play(fps=fps,?record=True,?file_name="output1.mp4")
if?__name__?==?"__main__":
main()
/ 02?/
饼图
桌面操作系统市场份额。
数据集情况如下，一共有200多条。
其中本次设置了中文字体，可以在代码中进行修改。
饼图动态图表代码如下。
from?sjvisualizer?import?Canvas
from?sjvisualizer?import?DataHandler
from?sjvisualizer?import?PieRace
import?json
def?main(fps=60,?duration=0.35):
number_of_frames?=?duration?*?60?*?fps
#?加载颜色配置文件
with?open('colors/colors.json')?as?f:
colors?=?json.load(f)
df?=?DataHandler.DataHandler(excel_file="data/DesktopOS.xlsx",?number_of_frames=number_of_frames).df
canvas?=?Canvas.canvas()
#?添加饼图图表
bar_chart?=?PieRace.pie_plot(canvas=canvas.canvas,?df=df,?colors=colors)
canvas.add_sub_plot(bar_chart)
#?加载静态文字
canvas.add_title("桌面操作系统市场份额",?color=(0,?132,?255))
canvas.add_sub_title("2003?-?2009",?color=(0,?132,?255))
#?时间设置
canvas.add_time(df=df,?time_indicator="month")
#?保存颜色配置文件
with?open("colors/colors.json",?"w")?as?file:
json.dump(colors,?file,?indent=4)
canvas.play(fps=fps,?record=True,?file_name="output3.mp4")
if?__name__?==?"__main__":
main()
/ 03?/
合成图
电脑浏览器发展史动态图表。
可以发现每个图表都带有浏览器的logo。
如果你想要添加自定义的图像logo，是不需要进行任何编码！
只需将图像文件 (.png) 放入assets文件夹中，只要它与我们的数据类别具有相同的名称，程序就会自动选择。
合成图动态图表代码如下。
from?sjvisualizer?import?Canvas
from?sjvisualizer?import?DataHandler
from?sjvisualizer?import?BarRace
from?sjvisualizer?import?PieRace
from?sjvisualizer?import?Date
from?sjvisualizer?import?StackedBarChart
from?sjvisualizer?import?LineChart
from?sjvisualizer?import?AreaChart
import?json
def?main(fps=60,?duration=0.35):
number_of_frames?=?duration?*?60?*?fps
#?加载颜色配置文件
with?open('colors/colors.json')?as?f:
colors?=?json.load(f)
df?=?DataHandler.DataHandler(excel_file="data/browsers.xlsx",?number_of_frames=number_of_frames).df
canvas?=?Canvas.canvas()
width?=?int(canvas.canvas["width"])
height?=?int(canvas.canvas["height"])
chart_height?=?int(height?/?3.5)
#?条形图
bar_chart?=?BarRace.bar_race(canvas=canvas.canvas,?df=df,?title="Bar?race",?colors=colors,?height=chart_height,
width=int(width?/?6),?x_pos=int(height?/?3?/?2),?y_pos=int(width?/?5)?/?2)
canvas.add_sub_plot(bar_chart)
#?饼图
pie_plot?=?PieRace.pie_plot(canvas=canvas.canvas,?df=df,?title="Pie?race",?colors=colors,?height=chart_height,
width=int(width?/?6),?x_pos=int(height?/?3?/?2?*?3),?y_pos=int(width?/?5)?/?2)
canvas.add_sub_plot(pie_plot)
#?堆叠图
stacked?=?StackedBarChart.stacked_bar_chart(canvas=canvas.canvas,?df=df,?title="Stacked",?colors=colors,
height=chart_height,
width=int(width?/?6),?x_pos=int(height?/?3?/?2?*?5.5),
y_pos=int(width?/?5)?/?2,?number_of_bars=25)
canvas.add_sub_plot(stacked)
#?折线图时间线
events?=?{
"Event?1":?["28/01/1998",?"28/01/2000"],
"Event?2":?["28/01/2018",?"28/01/2019"]
}
#?折线图
line?=?LineChart.line_chart(canvas=canvas,?df=df,?title="Line?chart",?colors=colors,?height=chart_height,
width=int(width?/?6),?x_pos=int(height?/?3?/?2),
y_pos=int(width?/?5)?+?1.05?*?chart_height,?events=events)
canvas.add_sub_plot(line)
#?面积图
area?=?AreaChart.area_chart(canvas=canvas,?df=df,?title="Area?chart",?colors=colors,?height=chart_height,
width=int(width?/?6),?x_pos=int(height?/?3?*?2),
y_pos=int(width?/?5)?+?1.05?*?chart_height)
canvas.add_sub_plot(area)
#?时间设置
date?=?Date.date(canvas=canvas.canvas,?height=int(height?/?20),
width=int(width?/?20),?x_pos=int(height?/?3?/?2?*?8),?y_pos=int(width?/?5),?time_indicator="month",
df=df)
canvas.add_sub_plot(date)
#?保存颜色配置文件
with?open("colors/colors.json",?"w")?as?file:
json.dump(colors,?file,?indent=4)
canvas.play(fps=fps,?record=True,?file_name="output2.mp4")
if?__name__?==?"__main__":
main()
/ 04?/
总结
相信不少小伙伴，对自己做的静态图表平平无奇而烦恼。
那么试试动态图表，应该是个不错的选择。
不仅有新意，而且还直观+美观。
不过市面上不少工具都需要收费使用，如果你的预算不够，那么Python动态数据可视化库，倒是一个不错的选择，免费~
- 发表于:
- 原文链接：https://page.om.qq.com/page/ONfzsA40H0sop-ks32JHoA-g0
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