作者：Lemon

来源：Python数据之道

Matplotlib 动态图还可以这样玩，收藏了！

大家好，我是 Lemon。

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：

• 太赞了！100个案例，Matplotlib 从入门到大神！
  

• 30000字 Matplotlib 实操干货，38个案例带你从入门到进阶！
  

• 深度好文 ｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码，推荐收藏）
  

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核心代码如下：

   

    

     

      

     
     

      

       @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)
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

           
      
     
    

     

      

     
     

      

       #### 创建动态图 ####
      
     
    

     

      

     
     

      

       frames = []
      
     
    

     

      

     
     

      

       for date in pd.date_range(start =START, end=END,freq=
       '1M'):
      
     
    

     

      

     
     

      

           frame = plot(df_300_price,date)
      
     
    

     

      

     
     

      

           frames.
       append(frame)
      
     
   

效果是不是很赞啊，另外 3 种动态图的代码实现过程也是类似的，其效果如下：

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

代码文件获取

为了方便大家练习和复现上面的效果，Lemon 整理好了本文的实现代码过程，大家可以在下面的公众号 「柠檬数据」 回复 mat-gif 来获取。

PS: 建议直接复制关键词在后台进行回复