Python绘图库Matplotlib初识

最近刷到了很多数据可视化的视频，然后今天看视频课也正好看到了python的Matplotlib库讲解。课程讲的很有趣，但是有同学觉得还不够小白。看到同学们的评论，我觉得这就是热心群众挺身而出的时候了。

以输出倒逼输入，冲。另外找Matplotlib参考资料的时候我还发现了国家统计局-国家数据网站，感觉这波学完能当场学以致用，统计局网站下载一些数据稍微调试下，可以直接弄成数据可视化的视频。

1、代码行级注释

注：和视频课老师上课演示的代码不完全一致，存在部分，但是大致结构没动

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation

# 导入数据
# pandas获取City.csv文件中name、group、year、value四个字段
df = pd.read_csv('./City.csv', usecols=['name', 'group', 'year', 'value'])

# 设置颜色
# 映射函数方式来构造字典
colors = dict(zip(["India", "Europe", "Asia", "Latin America", "Middle East", "North America", "Africa"], ["#adb0ff", "#ffb3ff", "#90d595", "#e48381", "#aafbff", "#f7bb5f", "#eafb50"]))
# 创建城市与洲的对应关系的字典
group_lk = df.set_index('name')['group'].to_dict()

# 创建对象,绘图展示窗口大小设置
# 此处等价于fig = plt.figure(figsize=(15, 8));ax = fig.add_subplot(1,1,1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))


# 画单年份横着的条形图
def draw(current_year):
    # 获取year为current_year，按value升序排序，获取最后10组数据
    dff = df[df['year'].eq(current_year)].sort_values(by='value', ascending=True).tail(10)
    # 清除主坐标轴数据
    ax.clear()
    # 遍历dff中数据，以其中name为y轴（纵轴）数据，以其中value为x轴（横轴）数据
    # 通过城市与洲的对应关系获取洲，再通过洲与颜色对应关系获取颜色，此颜色为数据颜色
    ax.barh(dff['name'], dff['value'], color=[colors[group_lk[x]] for x in dff['name']])

    # 获取dff中最大的value除以200作为参考系,方便后续调整标签相对位置
    dx = dff['value'].max() / 200
    # 遍历dff的value和name组成的元组
    # 对每一行条形图的显示效果进行修饰，在行尽头添加name,group,value
    for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['value'], dff['name'])):
        # 在（value - dx，i）坐标处添加标签，标签内容为name，居右对齐，居下对齐
        ax.text(value - dx, i, name, size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
        # 在（value - dx，i- .25）坐标处添加标签，标签内容为name，居右对齐，居下对齐
        ax.text(value - dx, i - .25, group_lk[name], size=10, color='#444444', ha='right', va='baseline')
        # 在（value + dx，i）坐标处添加标签，标签内容为格式化的value（浮点数保留0位小数）
        ax.text(value + dx, i, f'{value:,.0f}', size=14, ha='left', va='center')

    # 使用Axes坐标系【左下角为（0,0）右上角为（1,1）】，在（1,0.4）坐标处添加标签，标签内容为current_year
    ax.text(1, 0.4, current_year, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46, ha='right', weight=800)
    # 使用Axes坐标系【左下角为（0,0）右上角为（1,1）】，在（0,1.15）坐标处添加标签，标签内容为Population (thousands)
    ax.text(0, 1.06, 'Population (thousands)', transform=ax.transAxes, size=12, color='#777777')

    # 设置x轴精度，格式化为浮点数保留0位小数
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
    # 设置x轴位置，放置到顶部
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    # 设置x轴颜色及大小
    ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)

    # 设置y轴坐标轴为空
    ax.set_yticks([])

    # 内边距设置
    ax.margins(0, 0.01)

    # 设置x轴上的刻度线
    ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
    # 刻度线显示在页面的最下层
    ax.set_axisbelow(True)

    # 使用Axes坐标系【左下角为（0,0）右上角为（1,1）】，在（0,1.15）坐标处添加标签，标签内容为'The most populous cities in the world from 2000 to 2018'，居左对齐，居上对齐
    ax.text(0, 1.15, 'The most populous cities in the world from 2000 to 2018', transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left', va='top')

    # 去掉边框
    plt.box(False)


# 绘制动图，绘制画布为fig，自定义函数为draw,传值给draw参数为2000~2018；即展示效果为2000~2018年条形图的变化
animation = animation.FuncAnimation(fig, draw, frames=range(2000, 2019))

# 显示动态柱状图
plt.show()

2、遇到过的问题

问题：pycharm中程序执行无报错，但是animation.FuncAnimation无法播放，只显示一张白画布

解决：按照这边文章：解决：pycharm中动画函数animation.FuncAnimation不起作用，修改pycharm配置即可

3、参考资料

（1）Python小白也能听懂的入门课

（2）解决：pycharm中动画函数animation.FuncAnimation不起作用

（3）Matplotlib官网

（4）matplotlib的ha和va参数解析

（5）matplotlib绘图入门详解

4、个人执行结果