Pine 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI
数据可视化动画还在用Excel做？
现在一个简单的Python包就能分分钟搞定！
而且生成的动画也足够丝滑，效果是酱紫的：
这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包，名叫Pynimate。
目前可以直接通过PyPI安装使用。

使用指南

想要使用Pynimate，直接import一下就行。
import
pynimate
as
nim

输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot（）来创建条形数据动画。
而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。
time, col1, col2, col3

2012121
2013112
201421.53
20152.523.5
具体的代码形式如下：
import
pandas
as
pd

df = pd.read_csv(
'data'
csv
').set_index('
time
')
比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。
df = pd.DataFrame(

{

"time"
: [
"1960-01-01"
,
"1961-01-01"
,
"1962-01-01"
],

"Afghanistan"
: [
1
,
2
,
3
],

"Angola"
: [
2
,
3
,
4
],

"Albania"
: [
1
,
2
,
5
],

"USA"
: [
5
,
3
,
4
],

"Argentina"
: [
1
,
4
,
5
],

}

).set_index(
"time"
)
此外，要制作条形数据动画，Barplot还有三个必需的参数得注意：data、time_format和ip_freq（Interpolation frequency）。
data就是表格的数据，这里也就不再赘述。
time_format是指数据索引的时间日期格式，一般为：”%Y-%m-%d”。
最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。
一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。
举个栗子🌰，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。
time, col1, col2

201213
201322
201431
这时候，ip_freq插值（线性）就开始发挥作用了，如果插值是一个季度，则得出的数据就变成了这样：
time col1 col2

2012
-
01
-
011.003.00
2012
-
04
-
011.252.75
2012
-
07
-
011.502.50
2012
-
10
-
011.752.25
2013
-
01
-
012.002.00
2013
-
04
-
012.251.75
2013
-
07
-
012.501.50
2013
-
10
-
012.751.25
2014
-
01
-
013.001.00
具体的插值时间间隔为多久，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。
至此，就能生成数据动画了，完整代码如下所示：
from
matplotlib
import
pyplot
as
plt

import
pandas
as
pd

import
pynimate
as
nim


df = pd.DataFrame(

{

"time"
: [
"1960-01-01"
,
"1961-01-01"
,
"1962-01-01"
],

"Afghanistan"
: [
1
,
2
,
3
],

"Angola"
: [
2
,
3
,
4
],

"Albania"
: [
1
,
2
,
5
],

"USA"
: [
5
,
3
,
4
],

"Argentina"
: [
1
,
4
,
5
],

}

).set_index(
"time"
)


cnv = nim.Canvas()

bar = nim.Barplot(df,
"%Y-%m-%d"
,
"2d"
)

bar.set_time(callback=
lambda
i, datafier: datafier.data.index[i].year)

cnv.add_plot(bar)

cnv.animate()

plt.show()
这是插值为两天，生成的动画效果。
最后还有一个问题，那就是保存动画，有两个格式可以选择：gif或者mp4。
保存为动图一般使用：
cnv.save(
"file"
,
24
,
"gif"
)

若要保存为mp4的话，ffmpeg是个不错的选择，它是保存为mp4的标准编写器。
pip install ffmpeg-python

或者：
conda install ffmpeg

当然，同样也可以使用Canvas.save()来保存。
cnv.save(
"file"
,
24
,
"mp4"
)

作者介绍

julkar9
，Python/Flutter 开发人员，研究的方向为
数据分析与可视化
。

小哥表示，Pynimate还会不断更新，目前正在接受大家的反馈，之后还会上线等值区域图等功能。
他还开发了一个应用程序：Chatmetry，同样也与数据统计有关，是一个用于创建whatsapp聊天统计数据的机器人应用程序。
这个程序可以从导出的聊天中生成各种统计信息，同时支持个人和群组聊天，并且是完全离线的，既不会保存也不会共享。
传送门：

https://julkaar9.github.io/pynimate/
— 完 —
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