這裡有個Python模塊，繪制出超級驚艷的可視化動圖

今天小編給大家介紹一款可視化模塊，使用它可以繪制出十分驚艷的動圖效果，那麼當然第一步我們首先是要安裝一下該模塊，通過pip命令行來安裝

pip install ipyvizzu

牛刀小試

我們首先來簡單地使用該模塊來繪制一張動圖，用Pandas導入數據集，代碼如下

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")

在導入數據集完畢之後，小編先來介紹一下使用該模塊的大致步驟，我們實例化Data()對象，然後將導入的數據集放置其中，代碼如下

data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)

然後我們再實例化圖表對象Chart()，將含有數據集的data放置其中

chart = Chart()
chart.animate(data)

接下來我們開始繪制圖表，需要指定好的是圖表的一些屬性，例如直方圖的話就是X軸Y軸該放置什麼樣的數據，顏色選擇是默認的還是需要另外指定的，以及標題等等

chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))

output

然後我們再此基礎之上，在添加上下面的代碼，

chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))

output

因此該模塊繪制出來的所謂的動圖，其實就是若干張靜態圖表的疊加，我們不妨來看一下完整的案例

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
chart = Chart()
chart.animate(data)
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))
chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": ["Sex","Survived"]}))

output

散點圖與直方圖之間的動圖轉變

因為篇幅有限，小編在這裡也不太可能一次性將這個知識點講完，讀者可以自行去官網上查閱，github的地址是：https://github.com/vizzuhq/ipyvizzu/tree/main

這裡小編嘗試來繪制繪制一下散點圖與直方圖之間的動圖轉變，首先是繪制散點圖，代碼如下

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config, Style
data_frame = pd.read_csv("chart_types_eu.csv", dtype={"Year": str})
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
chart = Chart()
chart.animate(data)
chart.animate(
    Config(
        {
            "channels": {
                "x": ["Joy factors", "Value 6 (+/-)"],
                "y": "Value 5 (+/-)",
                "color": "Joy factors",
                "size": "Value 2 (+)",
                "label": "Country_code",
            },
            "title": "Bubble Plot",
            "geometry": "circle",
        }
    )
)

output

我們通過title參數在設置標題，size參數在設置散點的大小以及color參數在設置散點的顏色，接下來我們來繪制直方圖，代碼如下

chart.animate(
    Config(
        {
            "channels": {
                "y": "Joy factors",
                "x": ["Value 2 (+)", "Country_code"],
                "label": None
            },
            "title": "Bar Chart",
            "geometry": "rectangle",
            "orientation": "vertical",
        }
    ),
    geometry={"delay": 0.7, "duration": 1},
)

output

然後我們在直方圖上標上標記，代碼如下

chart.animate(
    Config(
        {"channels": {"x": {"set": ["Value 2 (+)"]}, "label": {"set": ["Value 2 (+)"]}}}
    )
)

我們總體來看一下出來的動圖效果，如下圖所示

無論是靜態的圖表還是動態，還有其他很多的案例，具體可以查閱以下的鏈接：https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html

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精選內容

• 圖解Pandas-圖文01-數據結構介紹

• 圖解Pandas-圖文02-創建數據對象

• 圖解Pandas-圖文03-讀取和存儲Excel文件

• 圖解Pandas-圖文04-常見的數據訪問

• 圖解Pandas-圖文05-常見的數據運算

• 圖解Pandas-圖文06-常見的數學計算

• 圖解Pandas-圖文07-常見的數據統計

• 圖解Pandas-圖文08-常見的數據篩選