前言

之前我们分享过用Python进行可视化的9种常见方式。其实我们还能让可视化图形逼格更高一些，今天就分享一下如何让可视化秀起来：用Python和matplotlib制作GIF图表。

假如电脑上没有安装ImageMagick，先去这里按照自己的电脑系统下载对应版本，大家也可以通过我们下载：https://www.jb51.net/softs/140766.html，如果我们想用matplotlib的save方法渲染GIF动图，就需要安装ImageMagick。

下图是我们制作的一个动图示例：

有两点需要注意： 图表中的散点不会动，会动的是直线。 X轴标题每一帧都在变化。

下面是我们制作上面GIF图的代码：

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)
# 询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）
# 注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI
print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(
fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))
# 绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线
x = np.arange(0, 20, 0.1)
ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))
line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)
def update(i):
label = 'timestep {0}'.format(i)
print(label)
# 更新直线和轴（用一个新X轴标签）
# 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
line.set_ydata(x - 5 + i)
ax.set_xlabel(label)
return line, ax
if __name__ == '__main__':
# 会为每一帧调用Update函数
# 这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔200ms
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':
anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')
else:
# Plt.show()会一直循环动画
plt.show()
如果你想换个再酷炫点的主题，可以用seaborn库，只需添加：
import seaborn

那么就会得到下面这张GIF图：

稍微提醒一下：虽然我们这里的GIF图只有10帧，图形内容也很简单，但每一帧仍有160k左右。因为GIF动图不使用跨帧压缩，所以这就让帧比较长的GIF图变得很大。将帧数尽量减少，并且让每一帧的图像再小一点（通过在matplotlib中调整图形大小或DPI）能或多或少有助于缓解这个问题。