python使用matplotlib库构建动态图表 --基于animation模块

前言

熟悉python数据分析的朋友一定对matplotlib库不陌生，这是做数据可视化最常用的包之一。虽然我们经常使用mattplotlib做一些静态的图表，比如折线图，柱状图，饼图等等，但是某些时候，我们需要让我们的图表动起来。最近因为工作上的需要，我尝试构建了动态柱状图，来描述各个数据在时间维度上的变化情况。主要用到的就是matplotlib中的animation模块。下面我就来介绍一下我的基本需求以及如何用该模块来实现需求。

需求描述

给定4个基本渠道，我希望通过柱状图的形式来描述各个渠道指标随着时间的变化。比如初始值列表为[3000,8000,10000,6000]，在第一个时刻变为[2800,8000,10000,6000], 即第一个渠道下降200，在第二个时刻变为[2800,8000,9800,6000],即第三个渠道下降200。在后续的各个时刻，各个渠道的指标会不断变化。那么如何通过animation来实现它呢？话不多说，直接上代码。

实现代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation


fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))

def init(): #初始plot`
    x=['a','b','c','d']
    y=[3000,8000,10000,6000]
    ax.set_ylim(0,12000)
    init_plot=ax.bar(x,y,color=['red','blue','orange','green'],width=0.5)
    for i,j in zip(x,y):
        ax.text(i,j+0.05,'%.0f' % j,ha='center',va='bottom',fontsize=10)
    ax.set_title(f'Remain Amount for {len(x)} Channels After 0 Coming Customers')

def animate(i): # 更新函数
    x=['a','b','c','d']
    # ys用于存储随着时间变化呈现值的变化情况
    ys=[[2800,8000,10000,6000],
        [2800,8000,9800,6000],
        [2800,7800,9800,6000],
        [2800,7800,9800,5800],
        [2600,7800,9800,5800],
        [2600,7800,9600,5800],
        [2600,7800,9600,5600],
        [2600,7600,9600,5600],
        [2400,7600,9600,5600],
        [2200,7600,9600,5600]]
    
    ax.cla() # 清除之前的内容
    ax.set_ylim(0,12000) #保证y轴不变
    update_plot=ax.bar(x,ys[i],color=['red','blue','orange','green'],width=0.5)
    idx=ys.index(ys[i])
    for i,j in zip(x,ys[i]):
        ax.text(i,j+0.05,'%.0f' % j,ha='center',va='bottom',fontsize=10)
    ax.set_title(f'Remain Amount for {len(x)} Channels After {str(idx+1)} Coming Customers')
    

ani=animation.FuncAnimation(fig,animate,range(10),init_func=init,interval=500,repeat=False)
plt.show()

其中最核心的就是如下代码

ani=animation.FuncAnimation(fig,animate,range(10),init_func=init,interval=500,repeat=False)

其中的基本参数包括1.基于哪个窗口绘图(fig), 2.更新函数(animate) 3.更新的帧数(次数，这里我只有10组需要更新的数据） 4.初始绘图函数(init) 5.更新速度(interval, 越大停顿越久) 6.是否重复(repeat,即是否在一轮更新完成后再次重新更新)。当然还有其他可传入的参数，详情参考官网。

顺便说一下，如果需要在jupyter notebook中实现动态效果，需要添加如下语句

%matplotlib notebook

以上是代码运行完后的效果图，因为时间原因就不制作动图了，大家可以自行运行代码来感受动态变化的情形。如有任何疑问，欢迎留言。谢谢