使用Python繪製柱形競賽圖

我們經常看到的Bar Chart Race（柱形競賽圖），可以看到數據的呈現非常的直觀。今天就一起來學習下如何生成和上面一樣的柱形競賽圖。

1、導入Python庫

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML

2、加載數據集

這裏使用的是城市人口數據集，加載我們想要的數據：其中，name爲城市名稱，group爲城市所在區域。

df = pd.read_csv("data/city_populations.csv", usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])
df.head()

3、初步處理數據

提取某一年的TOP10城市：

current_year = 2018
dff = df[df['year'].eq(current_year)].sort_values(by='value', ascending=True).head(10)

4、 繪製基礎柱狀圖

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
ax.barh(dff['name'], dff['value'])

5、 調整樣式（設置顏色、添加標籤）重新繪製圖片

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colors = dict(zip(
    ["India", "Europe", "Asia", "Latin America", "Middle East", "North America", "Africa"],
    ["#adb0ff", "#ffb3ff", "#90d595", "#e48381", "#aafbff", "#f7bb5f", "#eafb50"]
))
group_lk = df.set_index('name')['group'].to_dict()
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
# pass colors values to `color=`
ax.barh(dff['name'], dff['value'], color=[colors[group_lk[x]] for x in dff['name']])
# iterate over the values to plot labels and values (Tokyo, Asia, 38194.2)
for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['value'], dff['name'])):
    ax.text(value, i,     name,            ha='right')  # Tokyo: name
    ax.text(value, i-.25, group_lk[name],  ha='right')  # Asia: group name
    ax.text(value, i,     value,           ha='left')   # 38194.2: value
# Add year right middle portion of canvas
ax.text(1, 0.4, current_year, transform=ax.transAxes, size=46, ha='right')

6、 完善代碼，將代碼整合進函數

優化內容：

• 文字：更新字體大小，顏色，方向
• 軸：將X軸移到頂部，添加顏色和字幕
• 網格：在條後面添加線
• 格式：逗號分隔的值和座標軸
• 添加標題，字幕，裝訂線空間
• 刪除：框框，y軸標籤

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
 
def draw_barchart(year):
    dff = df[df['year'].eq(year)].sort_values(by='value', ascending=True).tail(10)
    ax.clear()
    ax.barh(dff['name'], dff['value'], color=[colors[group_lk[x]] for x in dff['name']])
    dx = dff['value'].max() / 200
    for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['value'], dff['name'])):
        ax.text(value-dx, i, name, size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
        ax.text(value-dx, i-.25, group_lk[name], size=10, color='#444444', ha='right', va='baseline')
        ax.text(value+dx, i, f'{value:,.0f}', size=14, ha='left',  va='center')
    # ... polished styles
    ax.text(1, 0.4, year, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46, ha='right', weight=800)
    ax.text(0, 1.06, 'Population (thousands)', transform=ax.transAxes, size=12, color='#777777')
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
    ax.set_yticks([])
    ax.margins(0, 0.01)
    ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
    ax.set_axisbelow(True)
    ax.text(0, 1.12, 'The most populous cities in the world from 1500 to 2018',
            transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left')
    ax.text(1, 0, 'by @pratapvardhan; credit @jburnmurdoch', transform=ax.transAxes, ha='right',
            color='#777777', bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
    plt.box(False)
    
draw_barchart(2018)

7、 繪製動態柱狀圖

爲了看起來像是在競賽，我們使用matplotlib.animation中的FuncAnimation來重複調用上面的函數在畫布上製作動畫。frames參數爲函數接受的值。

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import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1968, 2019))
HTML(animator.to_jshtml()) 
# or use animator.to_html5_video() or animator.save()

8、 額外獎勵，繪製xkcd風格的圖形

with plt.xkcd():
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    draw_barchart(2018)

原文地址：https://towardsdatascience.com/bar-chart-race-in-python-with-matplotlib-8e687a5c8a41

matplotlib 的 animations使用說明

Matplotlib中動畫實現的原理跟其它一樣，就是讓多幅圖連續播放，每一幅圖叫做一幀(frame)。

生成動畫的核心語句如下：

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import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1968, 2019))
HTML(animator.to_jshtml())
# or use animator.to_html5_video() or animator.save()

核心函數是animation.FuncAnimation()，接下來一起學習下如何使用此函數。

class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)

參數說明：

• fig：進行動畫繪製的figure
• func：更新函數
• frames：傳入更新函數的迭代值，即生成每一幀(frame)的參數
• init_func：初始函數
• fargs：傳入更新函數的額外參數
• save_count：指定保存動畫（gif或mp4）的幀數
• interval：指定幀間隔時間，單位是ms
• repeat_delay：如果指定了循環動畫，則設置每次循環的間隔時間
• repeat：指定是否循環動畫
• blit：是否優化繪圖
• cache_frame_data：控制是否緩存幀數據

核心方法說明：

• save(self, filename[, writer, fps, dpi, …])：將動畫保存爲文件（gif或mp4）.
• to_html5_video(self[, embed_limit])：將動畫HTML5動畫
• to_jshtml(self[, fps, embed_frames, …])：將動畫返回爲HTML格式