剛剛發現的可視化動態圖庫ipyvizzu，太好看了

ipyvizzu生成的可視化圖形是動態的，以前我們生成的可視化圖形都是靜態不動的。

它是python中的非標準庫ipyvizzu，因此使用pip的方式額外安裝一下。

【閱讀全文】

pip install ipyvizzu

1、小試牛刀

首先，導入繪圖相關的庫ipyvizzu，以及pandas用來做數據導入操作。

import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config

將csv文件中的數據讀取出來，返回的數據格式是DataFrame數據。

data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")

導入數據以後，就使用ipyvizzu提供的Data數據模塊載入當前的數據。

data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)

實例化ipyvizzu的圖表對象，使用圖表對象載入data對象中的數據作為圖表數據。

chart = Chart()
chart.animate(data)

接下來我們開始繪製圖表，需要指定好的是圖表的一些屬性，例如直方圖的話就是X軸Y軸該放置什麼樣的數據，顏色選擇是預設的還是需要另外指定的，以及標題等等。

chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))

看一下的圖片的效果演示，此時，一張靜態的數據可視化圖就製作完成了。

2、大開眼界

根據第一個步驟中繪製的可視化圖形，發現上面繪製的圖形它是一個靜態的數據圖。我們既然說ipyvizzu是一個動態的可視化數據展示，那是怎麼整的呢？

動態可視化，他主要是依賴於chart.animate函數來實現的，這個時候改變了x軸/y軸/標題等屬性，每個chart.animate函數都生成一張靜態圖片，生成多個靜態圖片之間的轉換自然就形成了動態的效果。

比如在上述的第一個小試牛刀的部分在加上下麵的代碼塊就相當於又生成了一張靜態的數據圖片。

chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))

整合在一起就有動態可視化圖形的效果,可以看一下下麵的可視化圖形。

3、漸入佳境

根據上述代碼塊得出的經驗，只需要控制chart.animate函數生成靜態圖片的個數，那麼就能控制動動態可視化圖形的動態轉化次數。

將這個過程整合一下就是下麵的代碼塊，效果是不是杠杠的。

import pandas as pd

from ipyvizzu import Chart, Data, Config

data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")

data = Data()

data.add_data_frame(data_frame)

chart = Chart()

chart.animate(data)

chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))

chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))

chart.animate(Config({"x": "Count", "y": ["Sex","Survived"]}))

使用chart.animate函數總共變換了三次數據坐標及屬性的設置，下麵看看效果吧！

最後，備註一下官網的地址，裡面的例子example數不勝數，有興趣的大佬可以瞭解一下啦~

https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html

感謝各位看官老爺的捧場，今天的看點就到這裡啦，下期再會！

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