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  • 2020-11-20 20:12:56

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  • 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原...接下来,将手把手教你如何绘制这个动态图,您可在公众号后台回复「kepler」获取数据集进行测试。 数据准备 第一步,打开并预览一下数据
  • 今天小编就为大家分享一篇python柱状图--不同颜色并显示数值的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 这期博客,我们来学习一下,如何使用python的matplotlib绘制动态柱状图,机缘巧合之后,导师非让我替他绘制一个动态柱状图,然后在导师一天的在线督促下,我速成了一下这个动态柱状图,在这里把代码和方法开源...

    这期博客,我们来学习一下,如何使用python的matplotlib绘制动态的柱状图,机缘巧合之后,导师让我替他绘制一个动态的柱状图,然后在一天的努力下,我速成了一下这个动态柱状图,在这里把代码和方法开源出来,万一以后大家的导师也让画,可以参考我的方法。

    1. 竖着的柱状图绘图代码:
    2. 横着的柱状图绘图代码:

    以上海疫情的发展为例,先将疫情的发展数字做成excel表格,然后用python读取数据,横坐标 和 纵坐标分别问新增确认人数和新增无症状人数,动态的变量为日期。

    B站视频演示链接

    如何使用matplotlib绘制动态柱状图-python_哔哩哔哩_bilibili

    总体思路很简单,动态的意义是延时输出新图片,我们将这个日期作为第三维的时间变量,不停的进行延时更新图片进行输出,即可得到动态的可视化效果。

    延时的和核心代码,在这里:

    data是第三维的动态变量,plt.pause是延时,每次图片存在的时间

    
    date = ['2022年3月4日', '2022年3月5日', '2022年3月6日', '2022年3月7日',
            '2022年3月8日', '2022年3月9日', '2022年3月10日', '2022年3月11日', '2022年3月12日',
            '2022年3月13日', '2022年3月14日', '2022年3月15日', '2022年3月16日','2022年3月17日',
            '2022年3月18日','2022年3月19日', '2022年3月20日', '2022年3月21日',
           '2022年3月22日', '2022年3月23日', '2022年3月24日', '2022年3月25日', '2022年3月26日', '2022年3月27日',
            '2022年3月28日', '2022年3月29日', '2022年3月30日', '2022年3月31日', '2022年4月1日'
        ,'2022年4月2日', '2022年4月3日', '2022年4月4日'
        , '2022年4月5日', '2022年4月6日', '2022年4月7日']
    
    
    for i in range(35):#动态的意义是延时输出图片
       
    
    
        plt.pause(0.1) #延时,每次图片播放的时间填多少就是多少,单位为秒
    plt.show()
    

    还有这个清除函数很重要,你需要要清除之前的才能画新的,不然会乱。 

    plt.cla()#清除当前的图片,重新画新的

    除了这两个是关键的,其他的代码就都是画图的常规代码了,看不懂的直接百度就行了。

    横向动态柱状图:

    纵向柱状图:

    主要是CSDN不能上传视频到博客,做成的GIF动图效果又差的一批,那我这里把动态的视频放到我的B站,大家看效果可以点击链接直接观看。一般都是用python做好动态图,然后录屏再做成GIF动图,不过当日我导师要的是视频,然后让我剪辑加上音乐的。

     B站视频演示链接

    如何使用matplotlib绘制动态柱状图-python_哔哩哔哩_bilibili

    首先是我采集的数据:

     后来发现数据这样排列,不例如python的提取,我就稍微修改了一下,去掉了title,改成了如下的样子,方便我们使用pandas库进行提取。

    竖着的柱状图绘图代码:

    
    import pandas as pd
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    df1 = pd.read_excel("data - 1.xlsx")#从文件夹提取我们需要的内容
    # print(df1)   #打印出来看看
    date = df1['日期']   #提取的抬头
    y1 = df1['新增确诊人数']
    y2 = df1['新增无症状人数']
    y3 = df1['治愈人数']
    
    date = ['2022年3月4日', '2022年3月5日', '2022年3月6日', '2022年3月7日',
            '2022年3月8日', '2022年3月9日', '2022年3月10日', '2022年3月11日', '2022年3月12日',
            '2022年3月13日', '2022年3月14日', '2022年3月15日', '2022年3月16日','2022年3月17日',
            '2022年3月18日','2022年3月19日', '2022年3月20日', '2022年3月21日',
           '2022年3月22日', '2022年3月23日', '2022年3月24日', '2022年3月25日', '2022年3月26日', '2022年3月27日',
            '2022年3月28日', '2022年3月29日', '2022年3月30日', '2022年3月31日', '2022年4月1日'
        ,'2022年4月2日', '2022年4月3日', '2022年4月4日'
        , '2022年4月5日', '2022年4月6日', '2022年4月7日']
    print(len(date))
    y1 = list(y1)
    y2 = list(y2)
    y3 = list(y3)
    print(y1)
    print(y2)
    print(y3)
    
    
    
    plt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei'] #方便汉语
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    plt.figure()
    
    
    for i in range(35):#动态的意义是延时输出图片
        plt.cla()#清除当前的图片,重新画新的
        title = ['新增确诊人数' , '新增无症状人数' ]
    
        p1 = plt.bar(title[0], y1[i] , width=0.3 , color= 'lightcoral' )#标题的设置
        p2 = plt.bar(title[1], y2[i] , width=0.3 ,color='turquoise' )
    
        plt.bar_label(p1, label_type='edge', fontsize=12) #柱状图上面的小标题
        plt.bar_label(p2, label_type='edge', fontsize=12)
        plt.title(date[i] ,  fontsize=20)  #柱状图上面的大标题
        plt.ylim(0, 1000) #坐标
    
        if y1[i]>1000 or y2[i] >1000: #老师让做动态坐标,在播放的过程中坐标会发生变化
            plt.ylim(0, 21000)
        else:
            plt.ylim(0, 1000)
        # plt.ylabel("新增人数", fontsize=20)
        plt.xticks(fontsize=10)
    
    
        plt.pause(0.1) #延时,每次图片播放的时间填多少就是多少,单位为秒
    plt.show()
    

    横着的柱状图绘图代码: 

    import pandas as pd
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    df1 = pd.read_excel("data - 1.xlsx")
    # print(df1)
    date = df1['日期']
    y1 = df1['新增确诊人数']
    y2 = df1['新增无症状人数']
    y3 = df1['治愈人数']
    
    date = ['2022年3月4日上海市疫情发展趋势', '2022年3月5日上海市疫情发展趋势', '2022年3月6日上海市疫情发展趋势', '2022年3月7日上海市疫情发展趋势',
            '2022年3月8日上海市疫情发展趋势', '2022年3月9日上海市疫情发展趋势', '2022年3月10日上海市疫情发展趋势', '2022年3月11日上海市疫情发展趋势', '2022年3月12日上海市疫情发展趋势',
            '2022年3月13日上海市疫情发展趋势', '2022年3月14日上海市疫情发展趋势', '2022年3月15日上海市疫情发展趋势', '2022年3月16日上海市疫情发展趋势','2022年3月17日上海市疫情发展趋势',
            '2022年3月18日上海市疫情发展趋势','2022年3月19日上海市疫情发展趋势', '2022年3月20日上海市疫情发展趋势', '2022年3月21日上海市疫情发展趋势',
           '2022年3月22日上海市疫情发展趋势', '2022年3月23日上海市疫情发展趋势', '2022年3月24日上海市疫情发展趋势', '2022年3月25日上海市疫情发展趋势', '2022年3月26日上海市疫情发展趋势', '2022年3月27日上海市疫情发展趋势',
            '2022年3月28日上海市疫情发展趋势', '2022年3月29日上海市疫情发展趋势', '2022年3月30日上海市疫情发展趋势', '2022年3月31日上海市疫情发展趋势', '2022年4月1日上海市疫情发展趋势'
        ,'2022年4月2日上海市疫情发展趋势', '2022年4月3日上海市疫情发展趋势', '2022年4月4日上海市疫情发展趋势'
        , '2022年4月5日上海市疫情发展趋势', '2022年4月6日上海市疫情发展趋势', '2022年4月7日上海市疫情发展趋势']
    print(len(date))
    y1 = list(y1)
    y2 = list(y2)
    y3 = list(y3)
    print(y1)
    print(y2)
    print(y3)
    ans = []
    for i in range(35):
        ans.append([y1[i] , y2[i]])
    print(ans)
    
    for i in range(35):#动态的意义是延时输出图片
        plt.cla()#清除之前的图,画新的
        title = ['新增无症状人数'  ,  '新增确诊人数' ]
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文
        plt.title(str(date[i]) , fontsize=30)
    
        b = plt.barh(range(len(ans[i])), ans[i] ,tick_label = title , height=0.05 ,   color=['turquoise' , 'lightcoral' ],)#绘图
        plt.xticks(fontsize=20)  #横坐标
    
        plt.yticks(fontsize=20) #纵坐标
    
        for rect in b:
            w = rect.get_width()
    
            plt.text(w, rect.get_y() + rect.get_height() / 2, '%d' %  #放置小标题
                     int(w), ha='left', va='center')
    
        plt.pause(0.5)#延时,每次图片播放的时间填多少就是多少,单位为秒
    
    plt.show()

    整个项目的下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1KVpBPCOA__8hHYhSbNY7yQ 
    提取码:alid

    展开全文
  • 主要介绍了Python 堆叠柱状图绘制方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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    2020-12-25 21:55:09
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  • 具体的操作请参考下面的动图:二、 Python与数据处理基于动态柱状图的数据要求:不同的日期是按照新增的列显示出来,而不是按照行的形式进行展现的。具体如下图:但是,通常的情况下,获取得到的数据是按照行进行...

    0f1dbd0098e147c68b71979fff250398

    一、 动态柱状图的意义

    动画可以有趣地展示某种现象。相比于静态图表,人们更容易被动画和交互式的图表所吸引。在描绘时间序列数据时,动画更有意义。

    总之一句话,领导基本都好这口的咯!

    具体的操作请参考下面的动图:

    9bce418cb3094f8c92666a3334aab1df

    二、 Python与数据处理

    基于动态的柱状图的数据要求:不同的日期是按照新增的列显示出来,而不是按照行的形式进行展现的。具体如下图:

    f73919da48604e1c9ceb014da1bb15f9

    但是,通常的情况下,获取得到的数据是按照行进行获取的。

    a0b77158bccd41218f67b549ede36c76

    为了将行转换为列,需要用Python进行一下的操作:

    读取原始数据,确定目标表中的行——具体读取省份信息之后,然后在去重即可

    读取原始数据,确定目标表中的列——具体读取日期信息之后,然后在去重,接着排序即可

    根据以上确定的行,以及列——采用循环的函数直接将相应的数值给补充上即可!!!

    备注: 以上 Python 代码,以及上传到 GIthub

    https://github.com/DataClubs/Python-Flourish

    三、 Flourish与数据可视化

    登录https://flourish.studio/注册免费的账号

    ff3274810021482a927bfdbb983a77be

    导入以上Python数据处理得到的目标Excel数据

    按照下图进行相应的数据设置

    3da9c76d66e5440a8942bcf3ce2885f5

    四、 动态柱状图的操作视频(先收藏,再观看!)

    展开全文
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    受B站拜年祭发射最多的弹幕是什么?视频启发,对日常维护工作中的故障硬件也做了一次盘点。这里介绍两种方法,第一种是Python + Matplotlib;第二种是利用GitHub上现成的“轮子”。如果需要快速出图,后者更简单(也更美观)。

    方法一:Python

    MATPLOTLIB的动画类

    MATPLOTLIB包含了一个动画类——Animation,用这个类就可以实现图标的动画效果。先看下官方文档给出的例子:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.animation import FuncAnimation

    fig, ax = plt.subplots()xdata, ydata = [], []ln, = plt.plot([], [], 'ro')

    def init():

    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)

    ax.set_ylim(-1, 1)

    return ln,

    def update(frame):

    xdata.append(frame)

    ydata.append(np.sin(frame))

    ln.set_data(xdata, ydata)

    return ln,

    ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),

    init_func=init, blit=True)plt.show()

    上例中,init初始化图表,update函数则负责更新图表中的数据。最主要的是FuncAnimation,通过不断调用update,并将frames参数中的值依次传递给update,更新图表。这个例子的运行结果如下:

    825e3e1894f4

    示例gif

    数据整理

    先将故障硬件的名称、故障数量和发生日期整理好。好在这些数据一直以来都有不定期梳理。梳理后的格式如下:

    825e3e1894f4

    整理后的数据

    保存成csv后由pandas读取到DataFrame中,同时解析日期:

    with open('plugin_faults.csv', 'r') as f:

    data = pd.read_csv(f, parse_dates=['date'])

    因为柱状图中每根柱的长度是个累计值,而表中的是当天故障的数量,因此要按故障硬件名称累积求和:

    data = data.sort_values('date')

    group = data.groupby('name')

    data['value_cumsum'] = group.cumsum()

    data.sort_values(['date','value_cumsum','name'], inplace=True)

    data.drop_duplicates(['date','name'], keep='last', inplace=True)

    填充所有日期,所有硬件类型

    plugins = ['PCU', '电源板', 'AS7-D', 'ESB24-D', 'CPU', 'HWAT-B', 'SW256B', 'SWPRO-C',

    'ETP', 'ET16', '时钟板', 'DRAM', 'TR3T', '硬盘', 'HDSAM-A', 'DCAR1-A', '光模块', '熔丝', '网管交换机'] # 所有硬件名称

    start = datetime(2017,1,1) # 开始日期

    end = datetime(2019,12,31) # 结束日期

    dates = [start + timedelta(days=i) for i in range((end - start).days + 1)]

    index = pd.MultiIndex.from_product([dates, plugins], names = ["date", "name"]) # 3年内所有日期与硬件名称的笛卡尔积作为多重索引

    df = pd.DataFrame(index=index)

    df['value'] = data.set_index(['date', 'name'])['value_cumsum'] # 向DataFrame填入data中的数据

    df = df.unstack(level=1).fillna(method='ffill') # 将硬件名称索引unstack,前向填充累计故障数(比如累计到昨天一共坏n件,而今天没有该硬件故障,则累计数量还是n件)

    df = df.stack(dropna=False).reset_index().fillna(0) # 转换成无索引的DataFrame,并填充缺失值为0(从开始时间直至第一个同类型硬件发生故障的值均为缺失值)

    至此数据整理部分结束,得到了2017至2019年共计3年内每天每种硬件故障的累计数的DataFrame。

    作图

    通过水平柱状图将故障硬件的数量进行排名可视化,每个柱一个颜色,由多到少自上往下排列。

    水平柱状图用barh生成,动画需更新每日的排序,但同一种硬件的颜色不能改变,因此初始化了plugin_color字典。

    update函数中的df_i为当前帧所使用的数据,以日期作为筛选标准。

    fig, ax = plt.subplots()

    # 分配颜色的字典

    colormap = [i / len(plugins) * 0.7 + 0.15 for i, _ in enumerate(plugins)]

    colormap = plt.get_cmap('Paired')(colormap)

    plugin_color = {plugins[i]: colormap[i] for i in range(len(plugins))}

    def update(i):

    date = datetime(2017, 1, 1) + timedelta(days=i)

    # 筛选当日的数据,按数量排序

    df_i = df[df['date'] == date]

    df_i = df_i.sort_values('value', ascending=True)

    names = df_i['name'] # 硬件名称作为Y轴标签

    colors = [plugin_color[name] for name in names]

    value = df_i['value'] # X轴的值

    ax.clear() # 清理ax,否则排序不会重做

    x = max(value) * 0.85 # 图中日期标签的水平相对位置

    if i == 0:

    ax.set_xlim(0, 1.05)

    x = 0.85

    # 水平柱状图

    rects = ax.barh(y=names,

    width=value,

    align='center',

    height=0.5,

    color=colors)

    # 每个柱的数字标签

    for i, v in enumerate(value):

    ax.text(v + 0.1, i, int(v), color=colors[i], ha='left', va='center')

    # 日期标签

    ax.text(x, 0.5, date.strftime('%Y-%m-%d'),

    fontweight='bold', fontsize='25', color='red')

    return rects

    生成动画对象,回调函数为update,frames传入3年的日期数,interval定义每一帧的时延(每秒8帧)。

    blit我试了下没感觉有啥区别,按照官方文档的说法,是一种比较老的绘图技术,这里设成False。

    repeat控制是否循环播放。

    ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,

    func=update,

    frames=int(len(df) / len(plugins)),

    interval=1000/8, # 每帧之间的时延,单位:ms

    blit=False,

    repeat=False)

    保存为视频或GIF:

    ani.save('test.gif', dpi=10, writer='pillow')

    ani.save('test.mp4')

    如果要在jupyter notebook中直接显示(中文显示问题参见“参考3”):

    %matplotlib inline

    from IPython.display import HTML

    HTML(ani.to_html5_video())

    生成的动态排名柱状图GIF(完整的GIF太大,只截部分):

    825e3e1894f4

    生成gif

    方法二:现成的“轮子”

    从ID来看,应该就是B站视频的原作者在GitHub上的一个库(见“参考2”),使用的是d3.js的前端作图。只要将数据整理成规定的格式,直接从网页导入即可。也可以修改一些简单的配置,非常好用,在此推荐一下。

    最后一帧截图:

    825e3e1894f4

    最后一帧

    参考

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  • Python 绘制 柱状图

    千次阅读 2020-11-20 19:21:39
    42996,24872,13849,8609,5331,1971,554,169,26)#包含每个柱子下标的序列 index =np.arange(N)#柱子的宽度 width = 0.45 #绘制柱状图, 每根柱子的颜色为紫罗兰色 p2 = plt.bar(index, values, width, label="num", ...
  • 基于python柱状图绘制与实现
  • Python matplotlib绘制柱状图

    千次阅读 2020-11-08 22:48:21
    Python matplotlib绘制柱状图
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空空如也

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python动态柱状图