python动态可视化模块Pynimate初体验

Pynimate介绍

Pynimate是python第三方用于动态可视化的数据模块。

安装

pip install pynimate

实验示例

1. 导入模块

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import os

import pynimate as nim
# 用于显示中文
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

2. 读取csv文件

df = pd.read_csv("房地产投资累计亿元.csv",index_col=0)
# 可按自定义数据进行预处理

3. 绘制图像

# 定义画布
cnv = nim.Canvas()
# 设置插值频率，可自定义调节
bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "1d")
# 使用回调函数接收对应格式化的年月信息
bar.set_time(callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"))
# 添加条形图到画布
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
plt.show()

4. 保存文件

# 两种格式存储，git和mp4
cnv.save("file", 24, "gif")
# cnv.save("file", 24, "mp4")

生成效果

持续关注模块来源github。

更典型的示例

用于对画图布局，边框，颜色等信息进行自定义和优化
代码示例：

def post_update(ax, i, datafier, bar_attr):
    ax.spines["top"].set_visible(False)
    ax.spines["right"].set_visible(False)
    ax.spines["bottom"].set_visible(False)
    ax.spines["left"].set_visible(False)
    ax.set_facecolor("#001219")

cnv = nim.Canvas(figsize=(12.8, 7.2), facecolor="#001219")
bar = nim.Barplot(
    df2, "%Y-%m", "1d", post_update=post_update, rounded_edges=True, grid=False, n_bars=31
)
bar.set_title("房地产投资累计(亿元)", color="w", weight=600)
# bar.set_xlabel("xlabel", color="w")
bar.set_time(
    callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].strftime("%b, %Y"), color="w"
)

bar.set_bar_annots(color="w", size=13)
bar.set_xticks(colors="w", length=0, labelsize=13)
bar.set_yticks(colors="w", labelsize=13)
bar.set_bar_border_props(
    edge_color="black", pad=0.1, mutation_aspect=1, radius=0.2, mutation_scale=0.6
)
cnv.add_plot(bar)
cnv.animate()
# plt.show()
cnv.save("example3", 24, "gif")

最终保存的动画效果