python制作流动图_可视化也能秀，教你用Python制作GIF动图

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之前我们分享过用 Python 进行可视化的 9 种常见方式，大家还记得吗：

景略集智：超实用！用Python进行数据可视化的9种常见方法！zhuanlan.zhihu.com

其实还能让可视化图形逼格更高一些，今天就分享一下如何让可视化秀起来：用 Python 和 matplotlib 制作 GIF 图表。

假如电脑上没有安装ImageMagick，先去这里（https://www.imagemagick.org/script/download.php）按照自己的电脑系统下载对应版本，如果我们想用matplotlib的save方法渲染GIF动图，就需要安装ImageMagick。

下图是我们制作的一个动图示例：

有两点需要注意：

图表中的散点不会动，会动的是直线。

X轴标题每一帧都在变化。

下面是我们制作上面GIF图的代码：

import sys

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()

fig.set_tight_layout(True)

# 询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）

# 注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI

print('fig size:{0}DPI, size in inches{1}'.format(

fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))

# 绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线

x = np.arange(0, 20, 0.1)

ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))

line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)

def update(i):

label = 'timestep{0}'.format(i)

print(label)

# 更新直线和轴（用一个新X轴标签）

# 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体

line.set_ydata(x - 5 + i)

ax.set_xlabel(label)

return line, ax

if __name__ == '__main__':

# 会为每一帧调用Update函数

# 这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔200ms

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)

if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':

anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

else:

# Plt.show()会一直循环动画

plt.show()

如果你想换个再酷炫点的主题，可以用seaborn库，只需添加：

import seaborn

那么就会得到下面这张GIF图：

稍微提醒一下：虽然我们这里的GIF图只有10帧，图形内容也很简单，但每一帧仍有160k左右。因为GIF动图不使用跨帧压缩，所以这就让帧比较长的GIF图变得很大。将帧数尽量减少，并且让每一帧的图像再小一点（通过在matplotlib中调整图形大小或DPI）能或多或少有助于缓解这个问题。

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