关于人工智能:两个简单的代码片段让你的图表动起来

咱们以前也发过很多对于数据可视化的文章。然而对于展现来说，如果你的图表可能动起来，那么他的展现成果要比动态的图有更多的冲击力，尤其是你须要向领导和客户展现的时候。所以在本篇文章整列了 2 个简略的代码片段，能够让你的图表动起来。

动画

Python 中有许多用于绘制图形的库。Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly 等等。

然而咱们绘图的目标是要向听众和要传递的信息。如果你的图可能动起来那么他们必定会让听众在看第一眼的时候就印象粗浅。然而并不是每个图形或数据集都适宜动画。个别状况下，动画对工夫序列来说十分无效。例如，依据工夫变动进行数据的比照。

Plotly Express

Plotly Express，能够间接为咱们创立动静图表:

import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

让咱们在数据集中创立一些值。

df = pd.DataFrame({'week': np.random.randint(1,21, size=200),
'P1': np.random.randint(10,220, size=200),
'P2': np.random.randint(15,200, size=200),
'P3': np.random.randint(10,490, size=200),
'P4': np.random.randint(10,980, size=200) } )

df = pd.DataFrame({'week': np.random.randint(1,21, size=200),
'P1': np.random.randint(10,220, size=200),
'P2': np.random.randint(15,200, size=200),
'P3': np.random.randint(10,490, size=200),
'P4': np.random.randint(10,980, size=200) } )

当初咱们能够绘制一个动画图来查看产品按周的变动状况。

创立散点图动画也同样简略。

fig = px.scatter(df, x="week", y="sales", animation_frame="week", animation_group="product", size="sales", color="product", hover_name="product", range_x=[0,20], range_y=[0,800])
fig.update_layout(height=600, width=1000)

gif 库

如果你像我一样是 matplot 和 seaborn 的粉丝，并且不太喜爱用 Plotly 的话，那么能够试试这个库。这个库的作用是创立一系列绘图，并将它们放在一个帧序列中并创立一个动静的 gif 图。

首先，还是获取一些用于绘图的工夫序列数据。

import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('flights')

接下来创立一个函数，该函数将为每个察看创立一个绘图。

@gif.frame
def plot_flights(df, i):
    df = df.copy()
    # Get the year for the plot title
    yr = df['year'][i]
    # Force X axis to be entirely plotted at once
    df.iloc[i:] = np.nan
    #Plot
    ax = df.plot(x='month', y= 'passengers', legend=False, 
                 style="o-", figsize=(20,10))
    ax.set_title(f"Air Passengers {yr}", size=20)
    ax.set_xlabel("Months")
    ax.set_ylabel("Number of Passengers")

@gif.frame

是 GIF 库用来创立帧序列的装璜器。

df.iloc[i:] = np.nan

将把所有将来的数据转换到 NA。这是一种每次只绘制一个值的编程形式 (i= 0 所有都为 nan, i=1，只绘制索引 0,i=2，只绘制 0 和 1…)，通过这种办法咱们能够端到端绘制 X 轴，因为在动画期间是不会扭转的。这样也能够放弃图表的大小不变，使其更容易观看。

当初咱们应用函数创立一个循环来创立帧。

frames = []
for i in range(df.shape[0]):
    frame = plot_flights(df, i)
    frames.append(frame)

最初，保留生成的 GIF 图像。

gif.save(frames, 'gif_example.gif', duration=180)

看，是不是很简略

最初总结

动画图是一个很有影响力的展现办法，然而并不是所有的图都适宜动画化。咱们应该依据理论的状况来抉择是否须要创立动画图，因为动画图并不是深入分析的最佳抉择他只是在视觉上有一些更大的冲击，所以当你须要察看、比拟和了解时兴许动态图是更好的抉择。

要创立动图，我建议您应用 gif 库，因为对于这种图形类型，它比 plotly 更简略（因为我集体更喜爱 seaborn，哈）。

https://avoid.overfit.cn/post/637663df44424791be062139a71ab00a

作者：Gustavo Santos