序文

大家好，我是Python数据分析师，想分享我在转行过程中的经验，特别是如何利用Python进行数据可视化。本文是《Python数据可视化实战》系列的第五篇。

数据集获取方式

可以从国家统计局的网站下载所需的数据，例如人口数据。建议使用CSV格式。

数据整理

将下载的数据整理成适合分析的格式，如下所示：

核心函数

以下是生成动态图表的核心函数及参数说明：

• fig：绘制动图的画布。
• func：自定义动画函数。
• frames：动画的帧数。
• init_func：初始化函数。
• interval：更新频率。
• blit：是否更新所有点。

核心代码

```python

横向条形图

ax.clear() ax.barh(df2['地区'], df2[year], color=[countrycolors[country] for country in df2['地区']]) dx = df[year].max() / 200

for i, (value, country) in enumerate(zip(df2[year], df2['地区'])): ax.text(value + dx, i, f'{value:,.0f}', size=12, ha='left', va='center')

细节修饰

ax.text(1, 0.45, year, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46, ha='right', weight=800) ax.text(0, 1.06, '总人口（万人）', transform=ax.transAxes, size=12, color='#777777') ax.xaxis.setticksposition('top') ax.tickparams(axis='x', colors='#777777', labelsize=12) ax.xaxis.setmajorformatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}')) ax.xaxis.setticksposition('top') ax.tickparams(axis='x', colors='#777777', labelsize=12) ax.margins(0, 0.01) ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-') ax.set_axisbelow(True) ax.text(0.3, 1.05, '2000~2018各省份常住人口（万人）', transform=ax.transAxes, size=18, weight=600, ha='left') plt.box(False)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) animator = animation.FuncAnimation(fig, drawbarchart, frames=range(2000, 2018)) HTML(animator.tojshtml()) animator.save('population.gif', dpi=80, writer='imagemagick') ```

原理

动态图表的生成原理是逐帧绘制柱状图，再用FuncAnimation函数合成GIF。

配置视频

如果运行代码时出现错误信息“RuntimeError: Requested MovieWriter (ffmpeg) not available”，需要安装FFmpeg。

安装FFmpeg

FFmpeg是一个开源程序，用于记录、转换和流化音视频。安装步骤如下：

1. 访问FFmpeg官方网站下载对应的安装包。
2. 解压安装包到某个文件夹。
3. 将解压后的bin目录下的ffmpeg.exe路径复制到代码中。

后续

动态图表可以进一步配置成视频形式，甚至添加背景音乐。如需更多代码和数据集，欢迎订阅或私信联系。

希望以上内容对你有所帮助！