【推荐收藏】matplotlib 制作的动态条形图其实很好看
大家好，本文将分享如何使用matplotlib制作动态条形图，制作的图很美，这个是我在之前发布的一篇中使用的图片，
效果如下
制作思路
为了方便大家学习，我将不直接进行讲解，而是以我是如何一步步制作的思路来介绍整个过程。完整代码，技术答疑群可以通过如下方式获取：
添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便快速获取资料、入群。
方式①、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN+动图
方式②、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：动图
说到用 Python 制作动态图，首先想到的肯定是一些直接拿来就用的库，虽然我没做过，但是我相信一定有且不止一个，搜了一圈后发现有个bar chart race库看起来不错
毕竟有现成的轮子，只需要填充数据即可，但是研究了一番，正如我之前所说，越好看的图对数据的要求越高，这个动态图的库指定数据必须类似如下格式
即有时间和国家两个维度，通过时间的变化来动态变化数据，但是我的数据很简单，就一列人名一列数据如下
如果再将数据强行修改成该库所需要的格式，花费的功夫将更多！所以果断放弃，回到我熟悉的matplotlib上，首先很自然的想法就是，根据每一行，写一个循环，每次循环就创建一个条形图。
这个想法是完全可以的，也有很多人这么做了，但是有一个问题就是做出来的效果太难看了，并且每次循环都需要重新生成画布绘图需要一定时间，这也会让最后的动态图显的不连贯。所以稍作尝试后这个思路也被抛弃了。
animation
又经过一番探索后，终于找到一个合适的工具——animation模块，可以完美的实现我的需求，只需要将你的绘图函数写好，将涉及到的参数空出来，通过FuncAnimation来更新数据即可。
当然我也是第一次接触，虽了解思路但不清楚具体实现逻辑，所以先从官方拉一个demo来看看整个过程如何实现
fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = ax.plot([], [], 'r-', animated=False)
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)
HTML(ani.to_jshtml())
上面这段代码取自官方文档，并不难读懂，首先创建figure和axes，之后将涉及到的数据xdata，ydata空出来，再用update函数来更新数据并绘图，具体为将数据赋给frames，通过FuncAnimation实例传到update中实现迭代绘图，最后可以使用ipython的内置工具来将动态图展示在notebook中，效果如下
到这里基本上就搞明白整个过程了，下面我们只需要照猫画虎，写一个绘图函数并设计如何更新数据即可，具体如下
解释一下这一大段代码，抛开设置标题、坐标轴等修饰的部分，实际上也只做了一件事通过flag参数来绘制每一行数据。
为什么需分为两段，因为我们图上需要七根柱子，而刚开始的时候只有不到七条数据，所以需要先创建七个空数据，在绘制前七个柱状图时，依次添加，而后面只需要从7开始，删除最早的一个数据，并向后追加一个数据即可，额外需要考虑的是我们需要为每一个数据确定一个颜色，所以还有一列颜色列也需要更新，最终我们的数据如下
在搞定shuang这个绘图函数后，只需要迭代更新数据并展示即可，相关代码如下
其中ani.save()可以将动图存储为gif，HTML(ani.to_html5_video())可以将动图保存为mp4，而HTML(ani.to_jshtml())则是在notebook中直接查看最终效果（注意第一次运行这里会报错，根据相关提示安装依赖即可），大家可以自己尝试
至于代码中如何添加标题、修改坐标轴、修改注释等操作本文就不在细讲了，最后是制作完成的效果，我个人感觉还不错，也可以导出为高分辨率视频添加bgm制作视频
当然该篇文章中还有两幅静态图的也是通过matplotlib绘制，制作起来并不困难
关于这两幅图，之前文章也讲过很多次了，此处就不展开讲解，放在源码中一起分享给大家（感兴趣可以查看条形图相关文章）