来源：俊欣

作者：关于数据分析与可视化

有粉丝问道说“是不是可以将这些动态的可视化图表保存成gif图”，小编立马就回复了说后面会写一篇相关的文章来介绍如何进行保存gif格式的文件。那么我们就开始进入主题，来谈一下Python当中的gif模块。

安装相关的模块

首先第一步的话我们需要安装相关的模块，通过pip命令来安装

pip install gif

另外由于gif模块之后会被当做是装饰器放在绘制可视化图表的函数上，主要我们依赖的还是Python当中绘制可视化图表的matplotlib、plotly、以及altair这些模块，因此我们还需要下面这几个库

pip install "gif[altair]" 
pip install "gif[[matplotlib](https://www.cda.cn/map/matplotlib/)]" 
pip install "gif[plotly]" 

gif和matplotlib的结合

我们先来看gif和matplotlib模块的结合，我们先来看一个简单的例子，代码如下

import random from matplotlib 
import pyplot as plt import gif

x = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
y = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]

gif.options.[matplotlib](https://www.cda.cn/map/matplotlib/)["dpi"] = 300 @gif.fr ame def plot(i): xi = x[i*10:(i+1)*10]
    yi = y[i*10:(i+1)*10]
    plt.scatter(xi, yi)
    plt.xlim((0, 100))
    plt.ylim((0, 100))

fr ames = [] for i in range(10):
    fr ame = plot(i)
    fr ames.append(fr ame)

gif.save(fr ames, 'example.gif', duration=3.5, unit="s", between="startend")

output

代码的逻辑并不难理解，首先我们需要定义一个函数来绘制图表并且带上gif装饰器，接着我们需要一个空的列表，通过for循环将绘制出来的对象放到这个空列表当中然后保存成gif格式的文件即可。

gif和plotly的结合

除了和matplotlib的联用之外，gif和plotly之间也可以结合起来用，代码如下

import random 
import plotly.graph_ob jects as go 
import pandas as pd 
import gif

df = pd.Datafr ame({ 't': list(range(10)) * 10, 'x': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)], 'y': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
})

@gif.fr ame
def plot(i):
    d = df[df['t'] == i]
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=d["x"],
        y=d["y"],
        mode="markers" ))
    fig.update_layout(width=500, height=300) return fig

fr ames = [] for i in range(10):
    fr ame = plot(i)
    fr ames.append(fr ame)

gif.save(fr ames, 'example_plotly.gif', duration=100)

output

整体的代码逻辑和上面的相似，这里也就不做具体的说明了

matplotlib多子图动态可视化

上面绘制出来的图表都是在单张图表当中进行的，那当然了我们还可以在多张子图中进行动态可视化的展示，代码如下

# 读取数据 
df = pd.read_csv('weather_hourly_darksky.csv')
df = df.rename(columns={"time": "date"})

@gif.fr ame def plot(df, date):
    df = df.loc[df.index[0]:pd.Timestamp(date)]

    fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, figsize=(10, 6), dpi=100)

    ax1.plot(df.temperature, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='g')
    maxi = round(df.temperature.max() + 3)
    ax1.set_xlim([START, END])
    ax1.set_ylim([0, maxi])
    ax1.set_ylabel('TEMPERATURE', color='green')

    ax2.plot(df.windSpeed, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='b')
    maxi = round(df.windSpeed.max() + 3)
    ax2.set_xlim([START, END])
    ax2.set_ylim([0, maxi])
    ax2.set_ylabel('WIND', color='blue')

    ax3.plot(df.visibility, marker='o', linestyle='--', linewidth=1, markersize=3, color='r')
    maxi = round(df.visibility.max() + 3)
    ax3.set_xlim([START, END])
    ax3.set_ylim([0, maxi])
    ax3.set_ylabel('VISIBILITY', color='red')

fr ames = [] for date in pd.date_range(start=df.index[0], end=df.index[-1], freq='1M'):
    fr ame = plot(df, date)
    fr ames.append(fr ame)

gif.save(fr ames, "文件名称.gif", duration=0.5, unit='s')

output

动态气泡图

最后我们用plotly模块来绘制一个动态的气泡图，代码如下

import gif 
import plotly.graph_ob jects as go 
import numpy as np 
np.random.seed(1) N = 100
 x = np.random.rand(N) 
 y = np.random.rand(N) 
 colors = np.random.rand(N)
  sz = np.random.rand(N) * 30
   layout = go.Layout( xaxis={'range': [-2, 2]}, yaxis={'range': [-2, 2]}, margin=dict(l=10, r=10, t=10, b=10) )
    @gif.fr ame 
def plot(i):
     fig = go.Figure(layout=layout)
      fig.add_trace(go.Scatter( x=x[:i], y=y[:i], mode="markers", marker=go.scatter.Marker( size=sz[:i], color=colors[:i], opacity=0.6, colorscale="Viridis" ) ))
       fig.update_layout(width=500, height=300)
return fig 
fr ames = []
for i in range(100):
    fr ame = plot(i)
    fr ames.append(fr ame)
    gif.save(fr ames, "bubble.gif") 

output