Matplotlib 动态图还可以这样玩，收藏了！

阅读量:次 Authors: 阳哥 2020-12-15 PYTHONVISUALIZATION
Matplotlib

利用 Matplotlib 创建gif动态图

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Matplotlib 动态图还可以这样玩，收藏了！
- 4种类型的动态 gif 图

Matplotlib 动态图还可以这样玩，收藏了！

大家好，我是阳哥。

Matplotlib 是 Python 数据可视化中不可或缺的一个可视化库，「Python数据之道」之前也给大家分享了一系列 Matplotlib 从基础到进阶的内容，包括：

今天给大家分享的是使用 Matplotlib 来创建动态 gif 图片，这个内容是以前没有分享过的。但 Lemon 觉得今天的内容也是特别的实用。

4种类型的动态 gif 图

今天给大家分享的包括4种类型的动态 gif 图，分别是单曲线动态图、分段分不同背景颜色的动态图、双曲线动态图、多图多曲线动态图。

核心思路是通过 Matplotlib 绘制动态图的动画帧，然后通过 python 的 ‘gif’ 库来绘制动态图片。

单曲线动态图

先来看看单曲线动态图，效果如下：

实现上面视频中效果的代码如下：

START = df_300_price.index[0]
END = df_300_price.index[-1]

### step1:创建动态图每帧的自定义函数
@gif.frame
def plot(df,date):
    df = df.loc[df.index[0]:pd.Timestamp(date)]
    fig, (ax1) = plt.subplots(1,figsize=(20,10),dpi=100)
    ax1.plot(
        df.close, marker='o',
        linestyle='--',
        linewidth=3,
        markersize=15,
        color = 'tab:blue'
        )
    y_max = round(df.close.max()*1.05)
    y_min = round(df.close.min()*0.95)
    ax1.set_title('沪深300指数2015年至2020年月均指数点位',fontsize=30)
#     ax1.set_title('average close price of Hushen 300 index during 2010 to 2020', fontsize=30)
    ax1.set_xlim([START,END])
    ax1.set_ylim([y_min,y_max])
    ax1.set_ylabel('指数收盘点位', color='tab:blue', fontsize=20) 
    # 设置刻度字体大小
    ax1.tick_params(labelsize=16)

    
### setp2:将动画帧组合起来
frames = []
for date in pd.date_range(start =START, end=END,freq='1M'):
    frame = plot(df_300_price,date)
    frames.append(frame)
    
### step3：使用 gif库 保存图片
date1 = datetime.datetime.now().strftime('%H%M%S')
output1 = "output1_{}.gif".format(date1)
print(output1)
gif.save(frames, output1,duration=0.5,unit = 's')

# step4：在网页中看 gif 图片的效果
HTML('<img src="./{}" />'.format(output1))