今年定下了很多目标，立了很多flag，但是很可惜，到目前为止，实现的并没有多少，还剩下几天的时间就到2020了，趁着这个周末，还是再完成一个flag吧。
今天要做的是一个动态图表，起因是在一个ted演讲上面，看到了统计学家Hans Rosling的一篇演讲，觉得挺有意思的，就拿来数据自己实验一下
https://www.bilibili.com/video/av36510825
视频中的展示链接：https://www.gapminder.org/tools/#$chart-type=bubbles
这里使用matplotlib高仿一版，看看效果。
纵轴liftspan人均寿命，横轴income(人均收入)，点代表国家，不同颜色表示地区，气泡大小表示人口数量。
拆分省份，最后一年展示下省份之间的差距
实现方式是通过python中的绘图模块matplotlib中的animation模块实现，实现原理就是循环创建图片，然后按帧合成为动画，当然，最后不一定能100%实现，来做个高仿版本的。
这篇文章既是实现该目标的过程，也是对python中的matplotlib库做个复习。
一、准备数据源
首先是找到相关的数据源，这里数据源来自于展示链接中，我这里直接存储在百度网盘中，链接在最下面，需要的可以点击获取，第一步是将数据导入其中
# 导入用到的python模块
import pandas as pd
import json
import numpy as np
# 读取表格中的收入数据到2018年
df_income = pd.read_csv(r'D:\Jupyter Notebook\33 可视化\data\income_per_person_gdppercapita_ppp_inflation_adjusted.csv'
,encoding='utf-8').iloc[:,0:220]
# 读取表格中的寿命数据
df_lifespan = pd.read_csv(r'D:\Jupyter Notebook\33 可视化\data\life_expectancy_years.csv',encoding='utf-8').iloc[:,0:225]
# 读取表格中的人口数据到2018年
df_population = pd.read_csv(r'D:\Jupyter Notebook\33 可视化\data\population_total.csv',encoding='utf-8').iloc[:,0:220]
# 读取json文件中的国家与州的数据
df_relation = pd.read_json(r'D:\Jupyter Notebook\33 可视化\data\country_continent.json',encoding='utf-8')
最后读取的数据内容如下图：
二、合并数据源为指定的格式
需要将数据源合并成类似的格式，这样方便生成后续图表。
# 使用pandas的merge函数合并
df_tmp = pd.merge(df_income,df_lifespan,how='inner',on='country',suffixes=('_income', '_lifespan'))
df_tmp2 = pd.merge(df_population,df_tmp,how='inner',on='country') #此时左右列没有重叠，故suffixes字段无效
df = pd.merge(df_relation,df_tmp2,how='inner',left_on='country_name',right_on='country')
df.head()
值得注意的是，这里在合并population的过程中并没有将相关的数据加上后缀，因为合并时候的字段并不一致，这就导致population的数据是没有"-population"的后缀的，如果有强迫症的自己重命名一下列。
三、生成基础matplotlib图形格式
这里需要使用matplotlib模块生成我们要做的基本格式，这里偷个懒，把以前我经常用的格式直接导入进来。
# 导入基础的matplotlib配置
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
large = 22; med = 16; small = 12 #其余字体大小统一设置为14
params = {'axes.titlesize': large,
'legend.fontsize': med,
'figure.figsize': (15, 8),
'axes.labelsize': med,
'axes.titlesize': med,
'xtick.labelsize': med,
'ytick.labelsize': med,
'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid') #更改模块风格
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParam
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #保存图片像素
plt.rcParams['animation.embed_limit' ] = 100 #限定animation的生成
# 导入百度echart的一组颜色卡
r_hex = '#dc2624' # red, RGB = 220,38,36
dt_hex = '#2b4750' # dark teal, RGB = 43,71,80
tl_hex = '#45a0a2' # teal, RGB = 69,160,162
r1_hex = '#e87a59' # red, RGB = 232,122,89
tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169
g_hex = '#649E7D' # green, RGB = 100,158,125
o_hex = '#dc8018' # orange, RGB = 220,128,24
tn_hex = '#C89F91' # tan, RGB = 200,159,145
g50_hex = '#6c6d6c' # grey-50, RGB = 108,109,108
bg_hex = '#4f6268' # blue grey, RGB = 79,98,104
g25_hex = '#c7cccf' # grey-25, RGB = 199,204,207
接下来就是绘制的重点，animation的绘制方式就是不断渲染图片，所以，我们需要自定义一个数据的生成过程。这里要注意两点，第一是创建该函数的时候不能创建画布，只能保留绘制过程，画布的创建应该在animation里面创建；第二是由于x轴incom的分布并不是均匀的，越到后面数据相差越大，为了不影响美观性，这里需要对x轴进行标尺变换，即x轴的坐标是[500,1000,2000,4000,8000,16000,32000,64000]，是翻倍类型的坐标轴，如果采用原坐标轴的话势必会导致数据分布的不均匀，故，这里采用matplotlib中标尺变换功能，将x轴进行变换,我们并没有更改数据的值，只是改变了显示方式。请务必在 xscale 之后指定 xticks，因为该函数具有内置的刻度设置。
#绘制基础画布
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
def draw(year):
ax.clear()
year=year
income = str(year)+'_income'
lifespan = str(year)+'_lifespan'
population = str(year)
tmps = df[[income,lifespan,population]]
#增加画布的标题
fig.suptitle('人均收入与寿命之间的关系',color=dt_hex)
#在图片中插入文本,设定对齐方式
plt.text(7000, 45, year ,fontsize=300,color=bg_hex,alpha=0.25,horizontalalignment='center',verticalalignment='center')
# x轴设定为income，y轴设定为liftspan，
plt.xlabel('人均收入',fontsize=20,color=dt_hex)
plt.ylabel('预期寿命',fontsize=20,color=dt_hex)
#进行x轴标尺转换,这一步要放在xticks之前，因为该函数具有内置的刻度设置
plt.xscale('log')
#插入图表
plt.scatter(x=tmps[income],y=tmps[lifespan],s=tmps[str(year)]/100000,alpha=0.6)
#设定x轴、y轴的坐标尺寸
plt.xticks([500,1000,2000,4000,8000,16000,32000,64000,128000],['500','1000','2000','4000','8000','16k','32k','64k','128k'],alpha=0.6)
plt.yticks(list(range(0,100,10)),alpha=0.6)
#plt.show()
接下来就是重点了，调用matplotlib的animation方法生成动态图表，并调用html方法展示出来
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw, frames=range(1800, 2019))
HTML(animator.to_jshtml())
最后，导出生成的动态可视化图表为gif
animator.save('save.gif',writer='imagemagick')
# windows需要安装imagemagick软件，并配置到系统路径中
遗留的问题：
- 展示界面太丑，并且缺失了洲维度数据的展示
- 没有对主要的国家进行注释
- 最后导出的gif图片无法播放，不清楚是什么原因
相关数据链接：
链接: https://pan.baidu.com/s/1pPzlUeyzh5GE4b1bmjr0Bw 提取码: p9gz
