利用 Python 让图表动起来

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 29 4

import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animation

overdoses = pd.read_excel("overdose_data_1999-2015.xls",sheet_name="Online",skiprows =6)def get_data(table,rownum,title):    data = pd.DataFrame(table.loc[rownum][2:]).astype(float)    data.columns = {title} return data 

%matplotlib notebooktitle = "Heroin Overdoses"d = get_data(overdoses,18,title)x = np.array(d.index)y = np.array(d["Heroin Overdoses"])overdose = pd.DataFrame(y,x)#XN,YN = augment(x,y,10)#augmented = pd.DataFrame(YN,XN)overdose.columns = {title}

Writer = animation.writers["ffmpeg"]writer = Writer(fps=20, metadata=dict(artist="Me"), bitrate=1800)

fig = plt.figure(figsize=(10,6))plt.xlim(1999, 2016)plt.ylim(np.min(overdose)[0], np.max(overdose)[0])plt.xlabel("Year",fontsize=20)plt.ylabel(title,fontsize=20)plt.title("Heroin Overdoses per Year",fontsize=20)

def animate(i):    data = overdose.iloc[:int(i+1)] #选择数据范围    p = sns.lineplot(x=data.index, y=data[title], data=data, color="r")    p.tick_params(labelsize=17)    plt.setp(p.lines,linewidth=7)

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=17, repeat=True)

ani.save("HeroinOverdosesJumpy.mp4", writer=writer)

def augment(xold,yold,numsteps):    xnew = []    ynew = [] for i in range(len(xold)-1):        difX = xold[i+1]-xold[i]        stepsX = difX/numsteps        difY = yold[i+1]-yold[i]        stepsY = difY/numsteps for s in range(numsteps):            xnew = np.append(xnew,xold[i]+s*stepsX)            ynew = np.append(ynew,yold[i]+s*stepsY) return xnew,ynew

def smoothListGaussian(listin,strippedXs=False,degree=5):      window=degree*2-1     weight=np.array([1.0]*window)      weightGauss=[]   for i in range(window):          i=i-degree+1         frac=i/float(window)          gauss=1/(np.exp((4*(frac))**2))          weightGauss.append(gauss)    weight=np.array(weightGauss)*weight      smoothed=[0.0]*(len(listin)-window)   for i in range(len(smoothed)):            smoothed[i]=sum(np.array(listin[i:i+window])*weight)/sum(weight)   return smoothed

sns.set(rc={"axes.facecolor":"lightgrey", "figure.facecolor":"lightgrey","figure.edgecolor":"black","axes.grid":False})

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