Python数据可视化之matplotlib实践,matplotlib实时动态画图
Matplotlib作为Python的2D图形库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互环境的出版质量图形。本文将使用Matplotlib库绘制实时数据动画，有兴趣的可以看看。
00-1010 1.实时数据可视化的数据准备01。设置图表主题样式02。使用样本数据2。利用电影票房数据制作动画。
目录
进口熊猫作为pd
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#设置一般样本数据
X=[0，1，2，3，4] # x轴数据
Y=[0，1，2，3，4] # y轴数据
#设置多维数据
Dev_x=[25，26，27，28，29，30] #开发者年龄
Dev _ y=[7567，8789，8900，11560，16789，25231] #收入情况
py _ dev _ y=[556767899098 15560 2078923231]# Python开发者
JS _ DEV _ Y=[65677898098 12356 1478920231]# Java开发者
devsalary=pd。数据帧([开发x，开发y，开发py，开发js])
一、实时数据可视化的数据准备
之前都是用经典款式：
plt.style.use(经典)
plt.plot(x，y)
现在换成538风格：
PLT . style . use( fivethirtyeight )# 538统计样式
从IPython.display导入HTML #实现动态过程中必须引入的库
plt.plot(x，y)
01.设置图表主题样式
随机导入
从itertools导入计数
index=count()
x1=[]
y1=[]
x1.append(下一个(索引))
y1.append(random.randint(0，50))
plt.plot(x1，y1)
我们先来试试手动效果：
这种效果就是我们想要实现的动画。
定义动画(i):
x1.append(下一个(索引))
y1.append(random.randint(0，50))
plt.plot(x1，y1)
从matplotlib.animation导入FuncAnimation
Ani=funcanimation (PLT。GCF()，animate，interval=1000) # interval=1000代表时间间隔，值越小，时间间隔越短。
HTML(ani.to_jshtml())
上面的视频是数据生成过程的演示，你会发现每次变化颜色都会变化。
视频下方还有一张完整的图片，标明了Python在时间节点间生成的序列数：
如果希望图像在每次更改时都在原始基础上更改，请使用以下方法：
plt.cla()
定义动画(i):
x1.append(下一个(索引))
y1.append(random.randint(0，50))
Plt.cla() #每次改都是在原来的基础上改。
plt.plot(x1，y1)
02 使用样例数据
实时数据通常与时间线相关联。这次用的数据：cnboo1.xlsx
进口熊猫作为pd
cnbo df=PD . read _ excel( cn boo 1 . xlsx )
cnbodfsort=cnbodf . sort _ values(by=[ BO ]，ascending=False)
def mkpoints(x，y):
return len(str(x))*(y/25)-3
cnbodfsort[ points ]=cnbodfsort . apply(lambda x : mkpoints(x . BO，x.PERSONS)，axis=1)
cnbodfgb=cnbodfsort . group by( TYPE )。平均值([bo ，价格，人员，点数])
cnbodfsort[ TYPE 1 ]=cnbodfsort[ TYPE ]。apply(lambda x : x . split(/)[0])
cnbodfgb=cnbodfsort . group by([ type 1 ])[ ID ， BO ， PRICE ， PERSONS ， points]。平均值()
cnbodfgrast=cnbodfgb . sort _ values( BO ，ascending=False)
x=cnbodfsort[PERSONS]
y=cnbodfsort[价格]
plt.plot(x，y)
当我们把人数和电影票价格分别作为X轴和Y轴的数据时，可以看到数据是比较无序的：
动态实时数据线往往和时间有关。
所以我们需要重新定义数据。
y1=y.to_list()
X1=x.to_list()
定义动画(i):
x1.append(下一个(索引))
Y1。append (y [random.randint (1，49)]) #表示从50个电影数据中随机选择一个。
Plt.cla() #每次改都是在原来的基础上改。
plt.plot(x1，y1)
x1=[]
y1=[]
ani=FuncAnimation(plt.gcf()，animate，interval=1000)
HTML(ani.to_jshtml())
最终呈现的效果如下：
关于Python matplotlib绘制实时数据动画的这篇文章到此为止。有关Python matplotlib数据动画的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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