ipyvizzu:一款可以绘制超级惊艳的可视化动图的 Python 工具包

发布时间:2024年01月06日

今天我给大家介绍一款可视化模块,使用它可以绘制出十分惊艳的动图效果,那么当然第一步我们首先是要安装一下该模块,通过pip命令行来安装

pip install ipyvizzu

牛刀小试

我们首先来简单地使用该模块来绘制一张动图,用Pandas导入数据集,代码如下

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config

data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")

在导入数据集完毕之后,小编先来介绍一下使用该模块的大致步骤,我们实例化Data()对象,然后将导入的数据集放置其中,代码如下

data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)

然后我们再实例化图表对象Chart(),将含有数据集的data放置其中

chart = Chart()
chart.animate(data)

接下来我们开始绘制图表,需要指定好的是图表的一些属性,例如直方图的话就是X轴Y轴该放置什么样的数据,颜色选择是默认的还是需要另外指定的,以及标题等等

chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))

output

图片

然后我们再此基础之上,在添加上下面的代码,

chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))

output

图片

因此该模块绘制出来的所谓的动图,其实就是若干张静态图表的叠加,我们不妨来看一下完整的案例

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

图片

散点图与直方图之间的动图转变

因为篇幅有限,小编在这里也不太可能一次性将这个知识点讲完,读者可以自行去官网上查阅,github的地址是:https://github.com/vizzuhq/ipyvizzu/tree/main

这里小编尝试来绘制绘制一下散点图与直方图之间的动图转变,首先是绘制散点图,代码如下

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

图片

我们通过title参数在设置标题,size参数在设置散点的大小以及color参数在设置散点的颜色,接下来我们来绘制直方图,代码如下

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

图片

然后我们在直方图上标上标记,代码如下

chart.animate(
    Config(
        {"channels": {"x": {"set": ["Value 2 (+)"]}, "label": {"set": ["Value 2 (+)"]}}}
    )
)

我们总体来看一下出来的动图效果,如下图所示

图片

无论是静态的图表还是动态,还有其他很多的案例,具体可以查阅以下的链接:https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html

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文章来源:https://blog.csdn.net/m0_59596937/article/details/135424667
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