【yingchao】

基于Python的图表绘图系统matplotlib，“动态条形图”你了解吗？

动态条形图已经流行了一段时间，尤其是动态条形图，这些动态条形图比较了多年来这些国家的GDP或军事实力，伴随着动听的音乐，注视着中国从高到低的排名。爱国者。在我为提高国家实力做出了不可磨灭的贡献的前提下，那种具有集体荣誉感的人感到非常兴奋和自豪。

尽管我没有为提高国家实力做出任何不可磨灭的贡献，但我可以探索如何绘制动态条形图，该条形图应视为传播知识（笑和哭）。

查看并选择符合要求的数据

首先查看数据。仍然是每个英超球队的积分数据。要制作动态条形图，数据量要求会稍大。对于具有时间维度的数据，时间越长，可以反映出来。会有更多更改和更多信息。在这里，我们仅选择2010年至2019年英超联赛球队的积分数据。该数据量虽然不大，但不会影响学习原则和实施步骤。

每年选择前十名球队以输入数据集。最终数据集如下所示：

让我们逐步进行，首先绘制一个简单的条形图，例如绘制2019年排名前十的团队的条形图，准备数据，提取2019年的数据，然后排序并选择排名前十的团队团队数据的名字，具体代码如下：

year = 2019dff =（df_t [df_t [“ year”]。eq（year）] .sort_values（by ="Integral"，ascending = True）.tail（10））dff

结果：

在一个简单的解释下，这里没有复杂的代码。它们都是常用语法，除了df.eq（）以外。此方法主要用于比较，并且提取df中满足方括号中变量要求的数据。原始数据包含2010年至2019年的所有数据。此处仅需要2019年，因此以这种方式提取了2019年的数据。

以下排序语法选择升序排序，因此得分最少的团队排名第一，因此要选择排名前十的团队，您不能使用head（10），而可以使用tail（10）。选择最后10行。进行此操作的原因是，在绘制过程中，条形图是从下到上绘制的。为了从下到上对条进行排序，条变得越来越长，因此采用此操作。

让我们看一下从上面截取的数据集中绘制的条形图是什么样的：

plt.figure（figsize =（10,6））plt.barh（dff ["team"]，dff ["points"]）;

好的，绘制了符合要求的条形图！

设置条形颜色

如果您未设置颜色，则所有绘制的条形都将是一种颜色，就像上面的图片一样。

为了使图形更加美观，每个团队的得分变化看起来更加明显，必须设置颜色。这里有两个选择。一种是为排名设置颜色，也就是说，无论哪个队排名第一，只要排名第一，就会分配该颜色；另一种是为每个团队分配颜色，无论这支球队的排名是多少，它的颜色不会改变。

实践证明，第二种方法较为复杂，但更易于接受，因此这里使用第二种方法设置颜色。

名称= df_t10。 Team.unique（）＃查看前十名球队的名称

总共24个团队的返回结果：

array（["Manchester United"，"Chelsea"，"Man City"，"Arsenal"，"Tottenham"，"Liverpool"，"Everton"，"Fulham"，"AstonvillePull"，"Sunderland"，"Newcastle"，"West Bromwich Albion"，"Swansea"，"West Ham United"，"Southampton"，"Stoke City"，"Crystal Palace"，“莱斯特”，“伯恩茅斯”，“西布朗”，“伯恩利”，“莱斯特城”，“狼队”，“谢菲尔德联队”]，dtype = object）

产生24种不同的颜色：

将matplotlib.cm作为cmc = []导入范围内的我（len（名称））：c.append（cm.nipy_spectral（float（i）/ len（names）））colors1 = dict（zip（names ），c））＃每个小组对应一个颜色

由于颜色种类繁多，因此一一指定需要太多时间和精力，因此引入了matplotlib.cm色谱，cm.nipy_spectral（）函数，并且可以使用不同的浮点数分配以生成不同的颜色。

plt.figure（figsize =（12,6））＃将不同的颜色添加到不同的条形时，请注意颜色列表有24种颜色。您不能直接使颜色等于范围i中的颜色列表（len（dff））：plt.barh（dff ["team"]。iloc [i]，dff ["points"]。iloc [i]，color = colors1 [dff ["team"]。iloc [i]，alpha = 0.5）＃将年份添加到画布plt.text（1，0.4，current_year，transform = ax.transAxes，size = 46，ha ="right"，alpha = 0.5）的右边;

效果图：

实现动画

实际上，每个人都知道所谓的视频也由图片的帧组成以形成视频，而我们的动画使用此原理，因此我们只需要封装用于绘制条形图的代码即可一个函数，然后反复调用此函数以在不同数据集上绘制图形以实现动态显示。