今天小编给大家介绍一款可视化模块，使用它可以绘制出十分惊艳的动图效果，那么当然第一步我们首先是要安装一下该模块，通过pip命令行来安装：

pip install ipyvizzu

牛刀小试

我们首先来简单地使用该模块来绘制一张动图，用Pandas导入数据集，代码如下：

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config

data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")

在导入数据集完毕之后，小编先来介绍一下使用该模块的大致步骤，我们实例化Data()对象，然后将导入的数据集放置其中，代码如下：

data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)

然后我们再实例化图表对象Chart()，将含有数据集的data放置其中：

chart = Chart()
chart.animate(data)

接下来我们开始绘制图表，需要指定好的是图表的一些属性，例如直方图的话就是X轴Y轴该放置什么样的数据，颜色选择是默认的还是需要另外指定的，以及标题等等：

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

output：

然后我们再此基础之上，在添加上下面的代码：

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

output：

因此该模块绘制出来的所谓的动图，其实就是若干张静态图表的叠加，我们不妨来看一下完整的案例：

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：

散点图与直方图之间的动图转变

因为篇幅有限，小编在这里也不太可能一次性将这个知识点讲完，读者可以自行去官网上查阅

这里小编尝试来绘制绘制一下散点图与直方图之间的动图转变，首先是绘制散点图，代码如下：

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：

我们通过title参数在设置标题，size参数在设置散点的大小以及color参数在设置散点的颜色，接下来我们来绘制直方图，代码如下：

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：

然后我们在直方图上标上标记，代码如下：

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

我们总体来看一下出来的动图效果，如下图所示：

无论是静态的图表还是动态，还有其他很多的案例，具体可以查阅这个的链接

以上就是Python绘制惊艳的可视化动图的示例代码的详细内容，更多关于Python可视化动图的资料请关注脚本之家其它相关文章！

关键词： 导入数据 来看一下 相关文章 如下图所示 牛刀小试