5行Python程式碼就能實現刷爆全網的動態條形圖！

說起動態圖表，最火的莫過於動態條形圖了。

在B站上搜尋「資料視覺化」這個關鍵詞，可以看到很多與動態條形圖相關的視訊。

好多視訊都達到了上百萬的播放量，屬實厲害。

目前網上實現動態條形圖現成的工具也很多。

比如數可視的「花火hanabi」，嫡數的「鏑數圖表」，以及國外網站「Flourish」。

但是作為一名Pythoner，當然是想要研究一下如何用Python來實現。

之前也看過大佬們通過Matplotlib、Plotly、Pyecharts實現類似的功能，就是程式碼量有點多，看的腦瓜疼。

所以最近發現到了一個庫「Bar Chart Race」，堪稱Python界最強的動態視覺化包。

GitHub地址：

_https://github.com/dexplo/bar_chart_race_

文件地址：

_https://www.dexplo.org/bar_chart_race/_

目前主要有0.1和0.2兩個版本，0.2版本新增動態曲線圖以及Plotly實現的動態條形圖。

庫是挺好的，就是在安裝上有點問題。

在PyCharm的Project Interpreter上只能安裝到0.1版本，功能不太全。

通過pip install bar_chart_race也只能到0.1版本。

最後我選擇將專案從GitHub上下載下來****，再進行安裝。

下載壓縮包，將解壓後的資料夾放置在專案的venv/lib/python3.7/site-packages目錄下。

在虛擬環境下開啟資料夾，命令列執行如下命令完成安裝。

cd 你的專案地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master
python setup.py install 
# 提示成功安裝
# Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0
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好了，安裝成功後就可以引入這個第三方庫。

import bar_chart_race as bcr 
# 如果出現SSL錯誤,則全域性取消證照驗證
# import ssl
# ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 
# 獲取資料
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')# print(df) 
# 生成GIF影像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif') 
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生成了一個GIF圖，具體如下。

3行程式碼Python程式碼就實現了，對大佬封裝好的庫表示膜拜～

這裡因為作者封裝好了資料處理模組，只需要3行程式碼即可。

對於我們而言，是需要載入自己的資料，自己進行處理，所以多了那麼2行。

示例裡的資料直接使用作者提供的，在data資料夾下的covid19_tutorial.csv檔案(GitHub上有)。

經過其封裝好的資料處理函式，得到最終的資料。

另外作者還提供了很多配置引數，供大家選擇。

01 動態條形圖變動態柱狀圖

# orientation='v',生成柱狀圖
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')
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02 排序方式，預設為降序(desc)

# 設定排序方式,asc-升序
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')
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03 條目數限制，此處設定為最多出現6條

# 設定最多能顯示的條目數,6條
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6) 
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04 設定固定類目

# 選取如下5個國家的資料
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy', 'Spain', 'Belgium']) 
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05 固定數值軸，使其不發生動態變化

# 設定數值的最大值，固定數值軸
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True) 
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06 影像幀數，預設10幀，此處設定為3幀，可以發現影像明顯變得有些卡頓

# 影像幀數。數值越小，越不流暢。越大，越流暢。
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3) 
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07 設定幀率，單位時間預設為500ms

# 設定20幀的總時間，此處為200ms
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)
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08 設定每幀增加的標籤時間，預設為False

# 輸出MP4
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)
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09 繪圖屬性設定

# figsize-設定畫布大小，預設(6, 3.5)
# dpi-影像解析度，預設144
# label_bars-顯示柱狀圖的數值資訊，預設為True
# period_label-顯示時間標籤資訊，預設為True
# title-圖表標題
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', figsize=(5, 3), dpi=100, label_bars=False, period_label={'x': .99, 'y': .1, 'ha': 'right', 'color': 'red'}, title='COVID-19 Deaths by Country')
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10 配置標籤文字大小

# bar_label_size-柱狀圖示籤文字大小
# tick_label_size-座標軸標籤文字大小
# title_size-標題標籤文字大小
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_label_size=4, tick_label_size=5, title='COVID-19 Deaths by Country', title_size='smaller')
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11 全域性文字屬性

# shared_fontdict-全域性字型屬性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', title='COVID-19 Deaths by Country', shared_fontdict={'family': 'Helvetica', 'weight': 'bold', 'color': 'rebeccapurple'}) 
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12 條形圖屬性，可以設定透明度，邊框等

# bar_kwargs-條形圖屬性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha': .2, 'ec': 'black', 'lw': 3}) 
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13 設定日期標籤的時間格式

# 設定日期格式，預設為'%Y-%m-%d'
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y') 
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14 更改日期標籤為數值

# 設定日期標籤為數值
bcr.bar_chart_race(df.reset_index(drop=True), 'covid19_horiz.gif', interpolate_period=True, period_fmt='Index value - {x:.2f}') 
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15 新增動態文字，此處為數值總數統計

# 設定文字位置、數值、大小、顏色等
def summary(values, ranks):
    total_deaths = int(round(values.sum(), -2))
    s = f'Total Deaths - {total_deaths:,.0f}'
    return {'x': .99, 'y': .05, 's': s, 'ha': 'right', 'size': 8}
# 新增文字
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary) 
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16 新增垂直條，可選型別有平均值、分位數等

# 設定垂直條數值，分位數
def func(values, ranks):
    return values.quantile(.9)
# 新增垂直條
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func) 
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17 設定柱狀圖顏色，預設為dark24

# 設定柱狀圖顏色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')
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18 柱狀圖顏色不重複，上面這個圖是有重複顏色的

# 去除重複顏色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent', filter_column_colors=True) 
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這裡有一些要注意的地方，比如中文配置，以及自定義顏色配置。

中文配置只需在第三方庫的「_make_chart.py」檔案中，加入如下三行程式碼。

#中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] 
#Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
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現在在圖表中加入中文，來看看結果。

import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd 
# 讀取資料
df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name', 'number', 'day'])
# 處理資料
df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)# print(df_result) 
# 生成影像
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是餘歡水演職人員熱度排行')
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使用電視劇餘歡水人物的「百度指數」資料。

檔案具體內容如下。

經過資料透視表處理後，得到與該庫格式相同的資料。

想用自己的資料來做動態條形圖，5行程式碼****即可搞定。

此外通過在「_colormaps.py」檔案中新增顏色資訊，經cmap引用，即可自定義配置顏色。

colormaps = {"new_colors": ['#ff812c', '#ff5a5a', '#00c5d2', '#a64dff', '#4e70f0', '#f95dba', '#ffce2b']} 
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使用一波，看會不會變得好看一些。

# 使用自定義的顏色列表
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是餘歡水演職人員熱度排行', cmap='new_colors') 
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果然，看起來還不錯～

還有一些細節上的引數，大家可通過檢視庫的原始碼，來了解一二。

原始碼地址