使用Python+Matplotlib制作时序动态图

from IPython.display import HTML
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker 
import matplotlib.animation as animation
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import random

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

result = prepare_data()

# 生成了一批颜色，给每个地区赋予了一个不同的颜色，以后，用到这个地区，就用这个颜色来渲染
# 为了防止颜色比较接近，在颜色生成以后，随机打乱了，效果好了一点
color = sns.husl_palette(len(result.columns),h=15/360, l=.65, s=1).as_hex() 
random.shuffle(color)
colors = dict(zip(result.columns.tolist(),color))

def draw_barchart(year):
    # 这里年份，只是一个顺序号码
    # 一般是个浮点数，小数点后面代表的是：一个时点的图像需要几次变换到下一个时点，
    # 小数就是次数的倒数，用于计算每次，图像的位移量
    # 整数在这里代表的是，索引的顺序
    # 这个表示的是x坐标的大小，也就是显示出来的数据的个数
    N_Display=5
    # 这个取整是用来确认现在图像属于哪个时点的
    year1=int(year)
    # 加一表示，图像下一个时点的顺序号
    year2=year1+1
    # 这个就是上面的注释里说的小数的部分
    location_x=year-year1
    # 对不同的时点的数据进行排序，才能得到不同顺序下的“地区”也就是“省市”的名称
    result_sort1 = result.sort_values(by=result.index[year1], axis=1, ascending=False)
    result_sort2 = result.sort_values(by=result.index[year2], axis=1, ascending=False)
    # 截取前5个省份，并倒序，可以让人口最多的省份在上，而其他的则是依次递减
    area1 = list(reversed(list((result_sort1.columns)[:5])))
    area2 = list(reversed(list((result_sort2.columns)[:5])))
    # 这个列表表达式是为了计算出，本期排名榜中的各个成员，在下一期中的位置
    # 同时，计算出，相对现在位置的偏移量
    # 如果没有出现在下一期中，则设置为‘0'
    # 具体计算内容是：i, elem in enumerate(area1)表示当前某个位置的名称和在列表中的顺序
    # elem in area2 判断某个当前位置在下一个时点中是否存在，
    # 如果不存在，则设置为‘0'，否则按照下面的公式计算
    # i +1 +(area2.index(elem)-i)*location_x 两个时点的位置之差，乘以偏移量，表示每帧动画移动的位置
    # i +1 +就是确定下一帧动画时，图像的位置，加一是因为坐标是从“1”开始的
    # 这个列表就是每一帧动画的x轴的坐标
    diff = [i +1 +(area2.index(elem)-i)*location_x if elem in area2 else 0 for i, elem in enumerate(area1)]
    # 取出要显示的“人口数”，第二时点的数据取出来也是没有用的，为了对称，就这么写了
    pop_num1 = list(reversed(list(result_sort1.iloc[year1, :5])))
    pop_num2 = list(reversed(list(result_sort2.iloc[year2, :5])))
    # 开始画图，颜色就是按照前面设置的字典来去的，这样，每一个元素的颜色会始终不变
    ax.clear()
    ax.barh(diff, pop_num1, color=[colors[x] for x in area1])
    # 给每一个柱状图的最右边加上名字和数字，包括设定大小等
    for i, (value, name, x) in enumerate(zip(pop_num1, area1, diff)):
        ax.text(value, x, name, size=16, ha='right')
        ax.text(value, x, value, size=16, ha='left')
    # 在画布右方添加年份
    ax.text(1, 0.1, result.index[year1], transform=ax.transAxes, size=46, ha='right')
    # 设置坐标轴的大小，确保在动态图的过程中，图像的外壳不动，好看一点
    ax.set_xlim(0,15000)
    ax.set_ylim(0.5,N_Display+0.5)
    ax.set_xticks(ticks=np.arange(0,14000,1000))
    ax.set_yticks(ticks=np.arange(N_Display,0,-1))
    ax.set_yticklabels(labels=np.arange(N_Display,0, -1))
    ax.margins(0, 0.01)
    ax.text(0.2, 1.01, '2000——2021年间人口最多的地区',
            transform=ax.transAxes, size=26, weight='light', ha='left')
    # 取消了边框
    plt.box(False)

# 开始制作动画
# 这个才是整个图像的设置
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.98, top=0.85, bottom=0.1)   
# 这个语句是产生动画的关键，第一个参数就是“画布”，第二个参数是画图的函数，
# 第三个产生参数的函数，这里产生的参数自动送到第二个参数中的函数，作为实参，
# 这里就是一连串的数字，表示数据的索引，以及几次移动到位的次数的倒数
# 在后面的参数是“间隔”的毫秒数
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=np.arange(0, 21, 0.1),interval=20)
# 这个直接在网页上生成动画
# HTML(animator.to_jshtml()) 
# 这个是用一个文件名直接保存成动画，系统自动识别文件后缀，还可以是“MP4”格式的
animator.save('result.gif')