ipyvizzu生成的可视化图形是动静的，以前咱们生成的可视化图形都是动态不动的。

它是python中的非标准库ipyvizzu，因而应用pip的形式额定装置一下。

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pip install ipyvizzu

1、小试牛刀

首先，导入绘图相干的库ipyvizzu，以及pandas用来做数据导入操作。

import pandas as pdfrom ipyvizzu import Chart, Data, Config

将csv文件中的数据读取进去，返回的数据格式是DataFrame数据。

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

导入数据当前，就应用ipyvizzu提供的Data数据模块加载以后的数据。

data = Data()data.add_data_frame(data_frame)

实例化ipyvizzu的图表对象，应用图表对象加载data对象中的数据作为图表数据。

chart = Chart()chart.animate(data)

接下来咱们开始绘制图表，须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轴该搁置什么样的数据，色彩抉择是默认的还是须要另外指定的，以及题目等等。

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

看一下的图片的成果演示，此时，一张动态的数据可视化图就制作实现了。

2、大开眼界

依据第一个步骤中绘制的可视化图形，发现下面绘制的图形它是一个动态的数据图。咱们既然说ipyvizzu是一个动静的可视化数据展现，那是怎么整的呢？

动静可视化，他次要是依赖于chart.animate函数来实现的，这个时候扭转了x轴/y轴/题目等属性，每个chart.animate函数都生成一张动态图片，生成多个动态图片之间的转换天然就造成了动静的成果。

比方在上述的第一个小试牛刀的局部在加上上面的代码块就相当于又生成了一张动态的数据图片。

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

整合在一起就有动静可视化图形的成果,能够看一下上面的可视化图形。

3、渐入佳境

根据上述代码块得出的教训，只须要管制chart.animate函数生成动态图片的个数，那么就能管制动动静可视化图形的动静转化次数。

将这个过程整合一下就是上面的代码块，成果是不是杠杠的。

import pandas as pdfrom ipyvizzu import Chart, Data, Configdata_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"]}))

应用chart.animate函数总共变换了三次数据坐标及属性的设置，上面看看成果吧！

最初，备注一下官网的地址，外面的例子example不可胜数，有趣味的大佬能够理解一下啦~

https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html

感激各位看官老爷的捧场，明天的看点就到这里啦，下期再会！

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