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說起動態圖表，最火的莫過於動態條形圖了。
在B站上搜索「數據可視化」這個關鍵詞，可以看到很多與動態條形圖相關的視頻。
好多視頻都達到了上百萬的播放量，屬實厲害。
目前網上實現動態條形圖現成的工具也很多。
比如數可視的「花火hanabi」，嫡數的「鏑數圖表」，以及國外網站「Flourish」。
但是作爲一名Pythoner，當然是想要研究一下如何用Python來實現。
之前也看過大佬們通過Matplotlib、Plotly、Pyecharts實現類似的功能，就是代碼量有點多，看的腦瓜疼。
所以小F最近發現到了一個庫「Bar Chart Race」，堪稱Python界最強的動態可視化包。
GitHub地址：
https://github.com/dexplo/bar_chart_race
文檔地址：https://www.dexplo.org/bar_chart_race/
目前主要有0.1和0.2兩個版本，0.2版本添加動態曲線圖以及Plotly實現的動態條形圖。
庫是挺好的，就是在安裝上有點問題。
在PyCharm的Project Interpreter上只能安裝到0.1版本，功能不太全。
通過pip install bar_chart_race也只能到0.1版本。
最後小F選擇將項目從GitHub上下載下來，再進行安裝。
下載壓縮包，將解壓後的文件夾放置在項目的venv/lib/python3.7/site-packages目錄下。
在虛擬環境下打開文件夾，命令行運行如下命令完成安裝。
cd 你的項目地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master
python setup.py install
# 提示成功安裝
# Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0
好了，安裝成功後就可以引入這個第三方庫。
import bar_chart_race as bcr
# 如果出現SSL錯誤,則全局取消證書驗證
# import ssl
# ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# 獲取數據
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')
# print(df)
# 生成GIF圖像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')
生成了一個GIF圖，具體如下。
3行代碼Python代碼就實現了，對大佬封裝好的庫表示膜拜～
這裏因爲作者封裝好了數據處理模塊，只需要3行代碼即可。
對於我們而言，是需要加載自己的數據，自己進行處理，所以多了那麼2行。
示例裏的數據直接使用作者提供的，在data文件夾下的covid19_tutorial.csv文件(GitHub上有)。
經過其封裝好的數據處理函數，得到最終的數據。
另外作者還提供了很多配置參數，供大家選擇。
01 動態條形圖變動態柱狀圖
# orientation='v',生成柱狀圖
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')
02 排序方式，默認爲降序(desc)
# 設置排序方式,asc-升序
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')
03 條目數限制，此處設置爲最多出現6條
# 設置最多能顯示的條目數,6條
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6)
04 設置固定類目
# 選取如下5個國家的數據
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy', 'Spain', 'Belgium'])
05 固定數值軸，使其不發生動態變化
# 設置數值的最大值，固定數值軸
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True)
06 圖像幀數，默認10幀，此處設置爲3幀，可以發現圖像明顯變得有些卡頓
# 圖像幀數。數值越小，越不流暢。越大，越流暢。
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3)
07 設置幀率，單位時間默認爲500ms
# 設置20幀的總時間，此處爲200ms
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)
08 設置每幀增加的標籤時間，默認爲False
# 輸出MP4
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)
09 繪圖屬性設置
# figsize-設置畫布大小，默認(6, 3.5)
# dpi-圖像分辨率，默認144
# label_bars-顯示柱狀圖的數值信息，默認爲True
# period_label-顯示時間標籤信息，默認爲True
# title-圖表標題
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', figsize=(5, 3), dpi=100, label_bars=False,
period_label={'x': .99, 'y': .1, 'ha': 'right', 'color': 'red'},
title='COVID-19 Deaths by Country')
10 配置標籤文字大小
# bar_label_size-柱狀圖標籤文字大小
# tick_label_size-座標軸標籤文字大小
# title_size-標題標籤文字大小
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_label_size=4, tick_label_size=5,
title='COVID-19 Deaths by Country', title_size='smaller')
11 全局文字屬性
# shared_fontdict-全局字體屬性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', title='COVID-19 Deaths by Country',
shared_fontdict={'family': 'Helvetica', 'weight': 'bold',
'color': 'rebeccapurple'})
12 條形圖屬性，可以設置透明度，邊框等
# bar_kwargs-條形圖屬性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha': .2, 'ec': 'black', 'lw': 3})
13 設置日期標籤的時間格式
# 設置日期格式，默認爲'%Y-%m-%d'
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y')
14 更改日期標籤爲數值
# 設置日期標籤爲數值
bcr.bar_chart_race(df.reset_index(drop=True), 'covid19_horiz.gif', interpolate_period=True,
period_fmt='Index value - {x:.2f}')
15 添加動態文本，此處爲數值總數統計
# 設置文本位置、數值、大小、顏色等
def summary(values, ranks):
total_deaths = int(round(values.sum(), -2))
s = f'Total Deaths - {total_deaths:,.0f}'
return {'x': .99, 'y': .05, 's': s, 'ha': 'right', 'size': 8}
# 添加文本
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary)
16 添加垂直條，可選類型有平均值、分位數等
# 設置垂直條數值，分位數
def func(values, ranks):
return values.quantile(.9)
# 添加垂直條
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func)
17 設置柱狀圖顏色，默認爲dark24
# 設置柱狀圖顏色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')
18 柱狀圖顏色不重複，上面這個圖是有重複顏色的
# 去除重複顏色
bcr.bar_chart_race(df,
'covid19_horiz.gif', cmap=
'accent', filter_column_colors=
True)
這裏有一些要注意的地方，比如中文配置，以及自定義顏色配置。
中文配置只需在第三方庫的「_make_chart.py」文件中，加入如下三行代碼。
#中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] #Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
現在在圖表中加入中文，來看看結果。
import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd
# 讀取數據
df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name', 'number', 'day'])
# 處理數據
df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)
# print(df_result)
# 生成圖像
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是餘歡水演職人員熱度排行')
使用電視劇餘歡水人物的「百度指數」數據。
文件具體內容如下。
經過數據透視表處理後，得到與該庫格式相同的數據。
想用自己的數據來做動態條形圖，5行代碼即可搞定。
此外通過在「_colormaps.py」文件中添加顏色信息，經cmap引用，即可自定義配置顏色。
colormaps =
{
"new_colors": [
'#ff812c',
'#ff5a5a',
'#00c5d2',
'#a64dff',
'#4e70f0',
'#f95dba',
'#ffce2b'
]
}
使用一波，看會不會變得好看一些。
# 使用自定義的顏色列表
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是餘歡水演職人員熱度排行', cmap='new_colors')
果然，看起來還不錯～
還有一些細節上的參數，大家可通過查看庫的源碼，來了解一二。
使用到的CSV文件及相關安裝包我已上傳公衆號，回覆「條形圖」即可獲取。
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