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今天小編給大家介紹一款可視化模塊，使用它可以繪制出十分驚艷的動圖效果，那么當然第一步我們首先是要安裝一下該模塊，通過pip命令行來安裝：
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pip install ipyvizzu
牛刀小試
我們首先來簡單地使用該模塊來繪制一張動圖，用Pandas導入數(shù)據(jù)集，代碼如下：
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")
在導入數(shù)據(jù)集完畢之后，小編先來介紹一下使用該模塊的大致步驟，我們實例化Data()對象，然后將導入的數(shù)據(jù)集放置其中，代碼如下：
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
然后我們再實例化圖表對象Chart()，將含有數(shù)據(jù)集的data放置其中：
chart = Chart()
chart.animate(data)
接下來我們開始繪制圖表，需要指定好的是圖表的一些屬性，例如直方圖的話就是X軸Y軸該放置什么樣的數(shù)據(jù)，顏色選擇是默認的還是需要另外指定的，以及標題等等：
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))output：
然后我們再此基礎(chǔ)之上，在添加上下面的代碼：
chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))output：
因此該模塊繪制出來的所謂的動圖，其實就是若干張靜態(tài)圖表的疊加，我們不妨來看一下完整的案例：
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
chart = Chart()
chart.animate(data)
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))
chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": ["Sex","Survived"]}))
output：
散點圖與直方圖之間的動圖轉(zhuǎn)變
因為篇幅有限，小編在這里也不太可能一次性將這個知識點講完，讀者可以自行去官網(wǎng)上查閱，github的地址是：https://github.com/vizzuhq/ipyvizzu/tree/main。
這里小編嘗試來繪制繪制一下散點圖與直方圖之間的動圖轉(zhuǎn)變，首先是繪制散點圖，代碼如下：
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config, Style
data_frame = pd.read_csv("chart_types_eu.csv", dtype={"Year": str})
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
chart = Chart()
chart.animate(data)
chart.animate(
Config(
{
"channels": {
"x": ["Joy factors", "Value 6 (+/-)"],
"y": "Value 5 (+/-)",
"color": "Joy factors",
"size": "Value 2 (+)",
"label": "Country_code",
},
"title": "Bubble Plot",
"geometry": "circle",
}
)
)
output：
我們通過title參數(shù)在設(shè)置標題，size參數(shù)在設(shè)置散點的大小以及color參數(shù)在設(shè)置散點的顏色，接下來我們來繪制直方圖，代碼如下：
chart.animate(
Config(
{
"channels": {
"y": "Joy factors",
"x": ["Value 2 (+)", "Country_code"],
"label": None
},
"title": "Bar Chart",
"geometry": "rectangle",
"orientation": "vertical",
}
),
geometry={"delay": 0.7, "duration": 1},
)
output：
然后我們在直方圖上標上標記，代碼如下：
chart.animate(
Config(
{"channels": {"x": {"set": ["Value 2 (+)"]}, "label": {"set": ["Value 2 (+)"]}}}
)
)
我們總體來看一下出來的動圖效果，如下圖所示：
無論是靜態(tài)的圖表還是動態(tài)，還有其他很多的案例，具體可以查閱以下的鏈接：https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html
文章標題：介紹一個Python模塊，繪制超級驚艷的可視化動圖
地址分享：http://www.dlmjj.cn/article/djssecp.html
