Python에서 애니메이션 플롯 및 데이터 시각화를 만드는 방법은 무엇입니까?

파이썬 애니메이션 시각화를 만들려면 Matplotlib 또는 필요에 따라 줄거리를 선택하십시오. 1. Matplotlib의 Funcanimation 클래스를 사용하여 동적 사인파 또는 주가 변경과 같은 미세한 제어가 필요한 장면에 적합한 프레임 별 애니메이션을 구현하십시오. 그래프를 설정하고, 초기화 및 업데이트 기능을 정의하고, Funcanimation을 호출하여 애니메이션을 생성하고, blit = true를 사용하여 성능을 향상시켜야합니다. 2. Plotly를 사용하여 Aimnation_frame 매개 변수를 통해 대화식 애니메이션을 빠르게 생성하는데, 예 : 매년 변경, Jupyter 또는 웹 응용 프로그램에 적합한 버블 차트, 직관적 인 작업 및 지원 일시 정지 및 호버 시청에 적합합니다. 3. 시계열 데이터의 경우 Matplotlib에서 프레임별로 데이터 프레임을 업데이트하여 점차 주가 추세를 그리는 등 동적 효과를 달성 할 수 있습니다. 데이터를 사전 계산하고, 프레임 속도를 합리적으로 설정하고 (50-200ms), 변경 부분 만 업데이트하고, 출력 형식 (GIF 용 베개, MP4 용 FFMPEG)에 따라 적절한 저장 방법을 선택하는 것이 좋습니다.

Matplotlib, Plotly 및 Seaborn과 같은 라이브러리 덕분에 Python에서 애니메이션 플롯 및 데이터 시각화를 만드는 것은 강력하고 액세스 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 주가, 인구 증가 또는 시뮬레이션 역학과 같은 시간이 지남에 따라 데이터를 이야기하기를 원한다면, 애국해는이를 생생하게 만듭니다.

실용적인 도구와 예제와 함께 Python에서 애니메이션 시각화를 만드는 방법은 다음과 같습니다.

1. 제어 및 사용자 정의를 위해 Matplotlib의 animation 모듈을 사용하십시오

Matplotlib의 FuncAnimation 클래스는 프레임 별 애니메이션을 만드는 것입니다. 각 프레임을 잘 제어해야 할 때 좋습니다.

기본 단계 :

• 정적 인 그림과 축을 설정하십시오.
• 각 프레임의 플롯을 변경하는 업데이트 기능을 정의하십시오.
• FuncAnimation 사용하여 업데이트 기능을 반복적으로 호출하십시오.

 matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다
Matplotlib.animation을 애니메이션으로 가져옵니다
Numpy를 NP로 가져옵니다

# 그림과 축을 만듭니다
그림, ax = plt.subplots ()
x = np.linspace (0, 2 * np.pi, 100)
line, = ax.plot ([], [], lw = 2)

# 초기화 기능
def init () :
    line.set_data ([], [])
    리턴 라인,

# 각 프레임에 대한 업데이트 기능
Def Animate (i) :
    y = np.sin (xi / 10)
    line.set_data (x, y)
    리턴 라인,

# 애니메이션을 만듭니다
ani = animation.funcanimation (그림, 애니메이션, 프레임 = 200, init_func = init, blit = true, interval = 50)

# Jupyter에 표시됩니다
# plt.show ()

# GIF로 저장합니다
ani.save ( "sine_wave.gif", writer = "pillow")

이것은 시간이 지남에 따라 부드러운 사인파를 만듭니다. blit=True 변경된 부품을 다시 그리기하여 성능을 향상시킵니다.

2. 대화 형 및 웹 친화적 인 애니메이션에 플롯을 사용하십시오

Plotly는 대화 형 애니메이션, 특히 실제 데이터 세트에 탁월합니다. px.scatter 와 같은 함수의 animation_frame 매개 변수를 통해 애니메이션을 지원합니다.

예 : 기대 수명 vs GDP의 애니메이션 버블 차트

 px로 plotly.express를 가져옵니다

# 내장 Gapminder 데이터 세트를 사용하십시오
df = px.data.gapminder ()

그림 = px.scatter (
    DF,
    x = "gdppercap",
    y = "lifeexp",
    크기 = "팝",
    색상 = "대륙",
    hover_name = "국가",
    log_x = true,
    size_max = 60,
    Animation_frame = "Year",
    title = "시간이 지남에 따른 수명 vs GDP",
    labels = { "gdppercap": "1 인당 GDP", "lifeexp": "기대 수명"}
))

그림 쇼 ()

이로 인해 매년 부드럽고 대화식 애니메이션이 생성됩니다. 매년 데이터를 발전시킵니다. 잠시 멈추고 시간을 낭비하고 호버하여 세부 사항을 볼 수 있습니다.

Plotly Animations는 Jupyter 노트북 및 웹 앱 (DASH)에서 잘 작동하며 탐색 분석에 더 직관적입니다.

3. 실제 예제와 함께 시계열 데이터를 애니메이션합니다

시계열 데이터 (예 : 일일 온도, 주가)가 있다고 가정합니다. Matplotlib로 애니메이션하는 방법은 다음과 같습니다.

 팬더를 PD로 가져옵니다
Numpy를 NP로 가져옵니다
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다
MATPLOTLIB. Annimation 가져 오기 FUNCANIMATION

# 주가 데이터를 시뮬레이션합니다
날짜 = pd.date_range ( "2023-01-01", 기간 = 100)
가격 = 100 np.cumsum (np.random.randn (100))

그림, ax = plt.subplots ()
ax.set_xlim (날짜 [0], 날짜 [-1])
ax.set_ylim (price.min () -5, price.max () 5)
line, = ax.plot ([], [], 'b-', label = '주식 가격')
ax.legend ()
ax.set_title ( "시간이 지남에 따른 주가")

Def Animate (i) :
    x_data = 날짜 [: i 1]
    y_data = 가격 [: i 1]
    line.set_data (x_data, y_data)
    리턴 라인,

ani = funcanimation (그림, 애니메이션, 프레임 = len (날짜), 간격 = 100, blit = true)
plt.xticks (Rotation = 45)
plt.tight_layout ()
ani.save ( "stock_animation.gif", writer = "pillow")

이것은 시계열이 튜토리얼 또는 대시 보드 용 그리징으로 프레임별로 프레임을 구축하는 방법을 보여줍니다.

더 나은 애니메이션을위한 팁

• 프레임 속도를 합리적으로 유지하십시오 : 프레임 당 50-200ms는 일반적으로 매끄 럽습니다.
• 프리 콤팩트 데이터 : animate() 내에서 무거운 계산을하지 마십시오.
• 가능한 경우 matplotlib에서 blit=True 사용하십시오 .
• 적절한 형식으로 저장 : GIF의 경우 writer="pillow" , MP4 용 ffmpeg 사용하십시오.
• 프레임 당 데이터 제한 : 전체 플롯을 다시 그리지하지 마십시오. 변경 사항 만 업데이트하십시오.

빠르고 대화식 비주얼을 위해 줄거리를 사용하십시오. 전체 제어 및 출판 품질의 출력을 위해 Matplotlib의 애니메이션 모듈을 사용하십시오.

기본적으로 출력 형식 및 잠재 고객 (스틱 GIF, 대화식 웹 플롯 또는 노트북 데모에 맞는 도구를 선택하십시오. 구조를 줄인 후에는 어렵지 않습니다.

위 내용은 Python에서 애니메이션 플롯 및 데이터 시각화를 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!