5行Python代码就能实现刷爆全网的动态条形图！

说起动态图表，最火的莫过于动态条形图了。

在B站上搜索「数据可视化」这个关键词，可以看到很多与动态条形图相关的视频。

好多视频都达到了上百万的播放量，属实厉害。

目前网上实现动态条形图现成的工具也很多。

比如数可视的「花火hanabi」，嫡数的「镝数图表」，以及国外网站「Flourish」。

但是作为一名Pythoner，当然是想要研究一下如何用Python来实现。

之前也看过大佬们通过Matplotlib、Plotly、Pyecharts实现类似的功能，就是代码量有点多，看的脑瓜疼。

所以最近发现到了一个库「Bar Chart Race」，堪称Python界最强的动态可视化包。

GitHub地址：

_https://github.com/dexplo/bar_chart_race_

文档地址：

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

目前主要有0.1和0.2两个版本，0.2版本添加动态曲线图以及Plotly实现的动态条形图。

库是挺好的，就是在安装上有点问题。

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

通过pip install bar_chart_race也只能到0.1版本。

最后选择将项目从GitHub上下载下来****，再进行安装。

下载压缩包，将解压后的文件夹放置在项目的venv/lib/python3.7/site-packages目录下。

在虚拟环境下打开文件夹，命令行运行如下命令完成安装。

cd 你的项目地址/venv/lib/python3.7/site-packages/bar_chart_race-master
python setup.py install
# 提示成功安装
# Finished processing dependencies for bar-chart-race==0.2.0
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好了，安装成功后就可以引入这个第三方库。

import bar_chart_race as bcr
# 如果出现SSL错误,则全局取消证书验证
# import ssl
# ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# 获取数据
df = bcr.load_dataset('covid19_tutorial')# print(df)
# 生成GIF图像
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif')
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生成了一个GIF图，具体如下。

3行代码Python代码就实现了，对大佬封装好的库表示膜拜～

这里因为作者封装好了数据处理模块，只需要3行代码即可。

对于我们而言，是需要加载自己的数据，自己进行处理，所以多了那么2行。

示例里的数据直接使用作者提供的，在data文件夹下的covid19_tutorial.csv文件(GitHub上有)。

经过其封装好的数据处理函数，得到最终的数据。

另外作者还提供了很多配置参数，供大家选择。

01 动态条形图变动态柱状图

# orientation='v',生成柱状图
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', orientation='v')
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02 排序方式，默认为降序(desc)

# 设置排序方式,asc-升序
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc')
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03 条目数限制，此处设置为最多出现6条

# 设置最多能显示的条目数,6条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', n_bars=6)
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04 设置固定类目

# 选取如下5个国家的数据
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy', 'Spain', 'Belgium'])
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05 固定数值轴，使其不发生动态变化

# 设置数值的最大值，固定数值轴
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', fixed_max=True)
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06 图像帧数，默认10帧，此处设置为3帧，可以发现图像明显变得有些卡顿

# 图像帧数。数值越小，越不流畅。越大，越流畅。
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=3)
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07 设置帧率，单位时间默认为500ms

# 设置20帧的总时间，此处为200ms
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', steps_per_period=20, period_length=200)
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08 设置每帧增加的标签时间，默认为False

# 输出MP4
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.mp4', interpolate_period=True)
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09 绘图属性设置

# figsize-设置画布大小，默认(6, 3.5)
# dpi-图像分辨率，默认144
# label_bars-显示柱状图的数值信息，默认为True
# period_label-显示时间标签信息，默认为True
# title-图表标题
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 配置标签文字大小

# bar_label_size-柱状图标签文字大小
# tick_label_size-坐标轴标签文字大小
# title_size-标题标签文字大小
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 全局文字属性

# shared_fontdict-全局字体属性
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 条形图属性，可以设置透明度，边框等

# bar_kwargs-条形图属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', bar_kwargs={'alpha': .2, 'ec': 'black', 'lw': 3})
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13 设置日期标签的时间格式

# 设置日期格式，默认为'%Y-%m-%d'
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_fmt='%b %-d, %Y')
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14 更改日期标签为数值

# 设置日期标签为数值
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 添加动态文本，此处为数值总数统计

# 设置文本位置、数值、大小、颜色等
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}
# 添加文本
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', period_summary_func=summary)
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16 添加垂直条，可选类型有平均值、分位数等

# 设置垂直条数值，分位数
def func(values, ranks):
    return values.quantile(.9)
# 添加垂直条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', perpendicular_bar_func=func)
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17 设置柱状图颜色，默认为dark24

# 设置柱状图颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent')
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18 柱状图颜色不重复，上面这个图是有重复颜色的

# 去除重复颜色
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', cmap='accent', filter_column_colors=True)
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这里有一些要注意的地方，比如中文配置，以及自定义颜色配置。

中文配置只需在第三方库的「_make_chart.py」文件中，加入如下三行代码。

#中文显示
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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现在在图表中加入中文，来看看结果。

import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('yuhuanshui.csv', encoding='utf-8', header=0, names=['name', 'number', 'day'])
# 处理数据
df_result = pd.pivot_table(df, values='number', index=['day'], columns=['name'], fill_value=0)# print(df_result)
# 生成图像
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行')
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使用电视剧余欢水人物的「百度指数」数据。

文件具体内容如下。

经过数据透视表处理后，得到与该库格式相同的数据。

想用自己的数据来做动态条形图，5行代码****即可搞定。

此外通过在「_colormaps.py」文件中添加颜色信息，经cmap引用，即可自定义配置颜色。

colormaps = {"new_colors": ['#ff812c', '#ff5a5a', '#00c5d2', '#a64dff', '#4e70f0', '#f95dba', '#ffce2b']}
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使用一波，看会不会变得好看一些。

# 使用自定义的颜色列表
bcr.bar_chart_race(df_result, 'heat.gif', title='我是余欢水演职人员热度排行', cmap='new_colors')
复制代码

果然，看起来还不错～

还有一些细节上的参数，大家可通过查看库的源码，来了解一二。

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