Популярная диаграмма соревнований баров всей сети, Python легко реализовать

внешний интерфейс
Популярная диаграмма соревнований баров всей сети, Python легко реализовать

Эта анимация называется гонкой по барам, и она отлично подходит для создания данных, которые со временем меняются.

Я уже реализовал это с помощью streamlit + bar_chart_race, а затем бесплатно купил сервер heroku.Вы можете легко создать гистограмму соревнований, загрузив таблицу формата csv по следующему URL-адресу, а сгенерированное видео можно сохранить локально.

bar-chart-race-app.herokuapp.com/

В этой статье я буду实现过程Позвольте представить, сервер белой проститутки + развёртывание будет рассмотрено в следующем выпуске.

Чистая реализация matplotlib

Примечание. Все следующие реализации требуют предварительной установки ffmpeg.Визуализация дерева решенийПредставлено в статье

Реализовать bar-chart-race в matplotlib очень просто, сразу переходим к коду

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
url = 'https://gist.githubusercontent.com/johnburnmurdoch/4199dbe55095c3e13de8d5b2e5e5307a/raw/fa018b25c24b7b5f47fd0568937ff6c04e384786/city_populations'
df = pd.read_csv(url, usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])
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))

def draw_barchart(current_year):
    dff = df[df['year'].eq(current_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')
    ax.text(1, 0.4, current_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, 1.15, 'The most populous cities in the world from 1500 to 2018',
            transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left', va='top')
    ax.text(1, 0, 'by @pratapvardhan; credit @jburnmurdoch', transform=ax.transAxes, color='#777777', ha='right',
            bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
    plt.box(False)
    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1900, 2019))
HTML(animator.to_jshtml())

ядро - это определениеdraw_barchartфункция, чтобы нарисовать стиль текущего графика, затем используйтеanimation.FuncAnimationповторные звонкиdraw_barchartоживить и, наконец, использоватьanimator.to_html5_video()илиanimator.save()Сохранить GIF/видео.

xkcd стиль ручной росписи

Мы также можем использоватьmatplotlib.pyplot.xkcdФункция рисует графики в стиле XKCD, способ тоже очень простой, достаточно добавить строчку в последний абзац приведенного выше кода

with plt.xkcd():
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1900, 2019))
    HTML(animator.to_jshtml())

Минималистская реализация библиотеки Bar_chart_race

Если вы сочтете это хлопотным, вы также можете использовать библиотеку «Bar Chart Race», которая является самым мощным пакетом динамической визуализации в мире Python.

Адрес гитхаба:GitHub.com/XP слегка/put people_…

В настоящее время существует в основном две версии: 0.1 и 0.2.В версии 0.2 добавлены графики динамических кривых и динамические гистограммы, реализованные Plotly.

Установка pip bar_chart_race может достигать только версии 0.1, поэтому ее необходимо загрузить с GitHub, а затем установить.

git clone https://github.com/dexplo/bar_chart_race

Он очень прост в использовании и может быть реализован в трех строках кода.

import bar_chart_race as bcr
# 获取数据
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')
# 生成GIF图像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')

На самом деле bar_chart_race имеет много параметров, которые могут выводить различные формы gif.

bcr.bar_chart_race(
    df=df,
    filename='covid19_horiz.mp4',
    orientation='h',
    sort='desc',
    n_bars=6,
    fixed_order=False,
    fixed_max=True,
    steps_per_period=10,
    interpolate_period=False,
    label_bars=True,
    bar_size=.95,
    period_label={'x': .99, 'y': .25, 'ha': 'right', 'va': 'center'},
    period_fmt='%B %d, %Y',
    period_summary_func=lambda v, r: {'x': .99, 'y': .18,
                                      's': f'Total deaths: {v.nlargest(6).sum():,.0f}',
                                      'ha': 'right', 'size': 8, 'family': 'Courier New'},
    perpendicular_bar_func='median',
    period_length=500,
    figsize=(5, 3),
    dpi=144,
    cmap='dark12',
    title='COVID-19 Deaths by Country',
    title_size='',
    bar_label_size=7,
    tick_label_size=7,
    shared_fontdict={'family' : 'Helvetica', 'color' : '.1'},
    scale='linear',
    writer=None,
    fig=None,
    bar_kwargs={'alpha': .7},
    filter_column_colors=False)

например следующее

Для более подробного использования вы можете обратиться к официальной документации

адрес:оооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооу

streamlit+bar_chart_race

Streamlit — это фреймворк для разработки приложений с машинным обучением, в который мне особенно нравится играть в последнее время. Он может помочь вам быстро создать классное веб-приложение, не зная сложных HTML, CSS и других интерфейсных технологий.

я разработалдерево решений, чтобы собрать арбузиспользовать стримлит

Ниже приведена общая структура streamlit+bar_chart_race.

Ядром является app.py, код выглядит следующим образом:

from bar_chart_race import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd
import streamlit as st
import streamlit.components.v1 as components

st.title('Bar Chart Race', anchor=None)
uploaded_file = st.file_uploader("", type="csv")

if uploaded_file is not None:
    df = pd.read_csv(uploaded_file,sep=',', encoding='gbk')
    df = df.set_index("date")
    st.write(df.head(6))
    bcr_html = bcr.bar_chart_race(df=df, n_bars=10)
    components.html(bcr_html.data, width=800, height=600)

Испытайте конечный эффект на себе:

bar-chart-race-app.herokuapp.com/

Санлиан наблюдает, а годовой доход составляет один миллион. В следующем выпуске я расскажу о сервере белой проституции + развёртывание, так что следите за обновлениями.

Категории