数据可视化动画还在Excel里做。

现在一个简单的Python包几分钟就能搞定！

而且生成的动画足够丝滑，效果是酱紫的:

这是一个专门研究Python语言的程序员开发的安装包，名叫Pynimate。

目前可以通过PyPI直接安装使用。

使用指南

如果想用Pynimate，导入即可。

importpynimateasnim

输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot来创建条形数据动画。

要创建这个动画，输入数据必须是pandas数据结构，其中时间列设置为索引，换句话说，索引代表自变量。

时间，第1列，第2列，第1212120131122015

具体代码形式如下:

importpandasaspddf = PD . read _ CSV . set _ index

例如，要处理特定的数据，代码应该是这样的。

df=pdDataFrame， "阿富汗":， "安哥拉":， "阿尔巴尼亚":， "美国":， "阿根廷":

另外，要制作条形数据动画，Barplot有三个必要的参数需要注意:data，time_format和ip_freq。

数据就是表中的数据，这里不赘述。

Time_format是指数据索引的时间和日期格式，一般为:%Y—% m—% d。

最后是制作动画的关键步骤ip_freq，通过线性插值让动画越来越流畅。

一般来说，并不是所有的原始数据都适合做动画现在典型的视频是24fps，也就是每秒有24帧

以栗子为例下表的数据只有三个时间点，按理说只能生成三帧视频，最后的动画只有3/24秒

时间，第1列，第2201213201322201431列

这时候ip_freq插值就发挥作用了。如果插值为四分之一，获得的数据将如下所示:

时间表22012—01—011 . 003 . 002012—04—011 . 252 . 752012—07—011 . 502 . 502012—10—011 . 752 . 252013—01—012 . 002 . 002013—04—012 . 251 . 752013—07—012 . 5012

具体的插值区间取决于具体的数据一般在绘制大数据时，设置为ip_freq = None

此时，可以生成数据动画，完整代码如下:

from matplotlibimportyplotasplimportpandasaspdimportpynimateasnimdf = PDDataFrame， "阿富汗":， "安哥拉":， "阿尔巴尼亚":， "美国":， "阿根廷":set_indexcnv=nim画布bar=nimBarplotbar . set _ time

这是两天插值生成的动画效果。

最后还有一个问题，就是保存动画有两种格式:gif或者mp4。

另存为动画。通常使用:

cnv .保存

如果想另存为mp4，ffmpeg是个不错的选择它是保存为mp4的标准编写器

pipinstallffmpeg—python

或者:

condainstallffmpeg

当然也可以用Canvas.save来保存。

Julkar9，Python/Flutter开发者，研究方向为数据分析与可视化。

小哥说Pynimate会不断更新，目前正在接受大家的反馈，之后会上线等值区域地图等功能。

他还开发了一个应用:Chatmetry，也和统计学有关这是一个用于创建whatsapp聊天统计的机器人应用程序

这个程序可以从导出的聊天中生成各种统计信息，也支持个人和群组聊天它完全脱机，不会被保存或共享

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