? ???作者：林驥

? ? ?來源：林驥

01

你好，我是林驥。

一個動態(tài)氣泡圖，可以展現(xiàn)多個維度的信息。

比如說，要對比分析中國和美國從 1800 年以來每年的人口數(shù)量、人均收入和預(yù)期壽命，我們可以這樣設(shè)置每個維度代表的含義：

（1）X 軸：人均收入；

（2）Y 軸：預(yù)期壽命；

（3）氣泡大小：人口；

（4）氣泡顏色：國家；

（5）時間變化：年份。

利用 matplotlib 制作動畫的功能，我做了一個動態(tài)氣泡圖的視頻：

在作圖的細(xì)節(jié)方面，我做了一下刻意的調(diào)整：

（1）圖表標(biāo)題文字用深灰色，并且左對齊；

（2）X 軸和 Y 軸的標(biāo)題與數(shù)字對齊，豎向的文字分行逐字顯示；

（3）氣泡的顏色與對應(yīng)的文字使用接近的顏色；

（4）去掉網(wǎng)格線、圖例、邊框、刻度線等元素；

（5）只選取兩個國家的數(shù)據(jù)。

以上這些刻意的調(diào)整，主要是為了更加突出地展現(xiàn)數(shù)據(jù)本身，或許讓人看起來比較「素顏」，但是不要忘了我們作圖的目標(biāo)，是讓觀眾更加快速地理解想要表達(dá)的信息，而不是靠「濃妝艷抹」去吸人眼球。

數(shù)據(jù)可視化，有時需要有批判性思維，突出數(shù)據(jù)中的重要內(nèi)容。我們可以從設(shè)計師身上學(xué)習(xí)，多想一想數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是什么，盡可能讓數(shù)據(jù)更利于觀眾理解，而不能拿著數(shù)字，就開始盲目地畫圖。

02

接下來，我們看看用 matplotlib 畫圖的具體步驟。

首先，導(dǎo)入所需的庫，并設(shè)置中文字體和定義顏色等。

# 導(dǎo)入所需的庫 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation# 正常顯示中文標(biāo)簽 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 自動適應(yīng)布局 mpl.rcParams.update({'figure.autolayout': True})# 正常顯示負(fù)號 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 禁用科學(xué)計數(shù)法 pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)# 定義顏色，主色：藍(lán)色，輔助色：灰色，互補色：橙色 colors = {'藍(lán)色':'#00589F', '深藍(lán)色':'#003867', '淺藍(lán)色':'#5D9BCF','灰色':'#999999', '深灰色':'#666666', '淺灰色':'#CCCCCC','橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '淺橙色':'#FBC171'}

其次，從 Excel 文件中讀取數(shù)據(jù)，并定義畫圖用的數(shù)據(jù)。

# 讀取從 https://www.gapminder.org/data 下載的 Excel文件 dfx = pd.read_excel('./data/income_per_person.xlsx', index_col='country') dfy = pd.read_excel('./data/life_expectancy_years.xlsx', index_col='country') dfs = pd.read_excel('./data/population_total.xlsx', index_col='country')

接下來，開始用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ㄟM(jìn)行畫圖。

# 使用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ó媹D，定義圖片的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))# 設(shè)置邊框顏色 ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False)# 隱藏刻度線 ax.tick_params(axis='x', which='major', length=0) ax.tick_params(axis='y', which='major', length=0)# 設(shè)置坐標(biāo)標(biāo)簽字體大小和顏色 ax.tick_params(labelsize=16, colors=colors['深灰色'])# 動畫函數(shù) def animate(year):# 先清空畫布，讓畫面動態(tài)顯示新的數(shù)據(jù)ax.cla()# 設(shè)置標(biāo)題ax.text(-11000, 106, '\n中美人口數(shù)量、人均收入和預(yù)期壽命的動態(tài)變化\n', fontsize=26, color=colors['深灰色'])# 主要通過數(shù)字 year 來控制圖形的變化，year = 0 代表第 1 年，當(dāng) year 增加，相應(yīng)的畫圖數(shù)據(jù)發(fā)生變化# 中國數(shù)據(jù)x = dfx.loc['China'].iloc[year, ]y = dfy.loc['China'].iloc[year, ]s = dfs.loc['China'].iloc[year, ]/100000000# 畫氣泡圖ax.scatter(x, y, s*500, c = colors['淺藍(lán)色'], alpha=0.9)# 設(shè)置顯示的文本標(biāo)簽ax.text(x, y-18.5, '中國 ' + '%.2f' % s + ' 億人\n$' + '%.0f' % x + '，' + '%.1f' % y + ' 歲', fontsize=16, c = colors['深藍(lán)色'], ha='center', va='center')# 美國數(shù)據(jù)x = dfx.loc['United States'].iloc[year, ]y = dfy.loc['United States'].iloc[year, ]s = dfs.loc['United States'].iloc[year, ]/100000000# 畫氣泡圖ax.scatter(x, y, s*500, c = colors['淺橙色'], alpha=0.9)# 設(shè)置顯示的文本標(biāo)簽ax.text(x, y+15.5, '美國 ' + '%.2f' % s + ' 億人\n$' + '%.0f' % x + '，' + '%.1f' % y + ' 歲', fontsize=16, c = colors['深橙色'], ha='center', va='top')# 設(shè)置坐標(biāo)軸范圍ax.set_xlim(-5000, 65000)ax.set_ylim(0, 100)# 設(shè)置 X、Y 軸的標(biāo)題，適當(dāng)留白ax.text(-1000, -15, '人均收入$', ha='left', fontsize=16, color=colors['深灰色'])ax.text(-11000, 103, '預(yù)\n期\n壽\n命', va='top', fontsize=16, color=colors['深灰色'])# 更新文本的位置和內(nèi)容x_mean = (ax.get_xlim()[0] + ax.get_xlim()[1]) / 2y_mean = (ax.get_ylim()[0] + ax.get_ylim()[1]) / 2ax.text(x_mean, y_mean, str(1800 + year), ha='center', va='center', fontsize=260, color=colors['灰色'], zorder=-1, alpha=0.2)# 用函數(shù)的方式繪制動畫，frames 表示動畫的張數(shù)， interval 表示間隔毫秒數(shù) anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=220, interval=100)# 保存為 mp4 的文件格式 anim.save('動態(tài)氣泡圖.mp4')

你可以前往 https://github.com/linjiwx/mp 下載畫圖用的數(shù)據(jù)和完整代碼。

03

下面對這個動態(tài)氣泡圖做一個簡單的數(shù)據(jù)分析。

兩個氣泡的位置在不斷變化，整體趨勢都是從左下角向右上角移動，左下角代表貧窮和疾病，右上角代表富有和健康，說明兩個國家的人們變得越來越富有、越來越長壽；氣泡的大小也在不斷變化，整體趨勢是越變越大，代表人口越來越多。

在這個動態(tài)氣泡圖中，有短暫向下的波動，如果我們追溯當(dāng)年發(fā)生的事件，那么就會發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)爭等重大災(zāi)難對人們的預(yù)期壽命影響非常大。

從上面的分析可以看出，真正有意思的，并不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)背后隱藏的信息。

人們都希望知道數(shù)據(jù)有什么意義，如果你能幫助他們，讓他們更容易理解數(shù)據(jù)的意義，那么你就為他們創(chuàng)造了價值。

要想更容易理解數(shù)據(jù)，可視化是一種非常有效的方法，把數(shù)據(jù)放在視覺空間中，我們的大腦就會更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后潛藏的信息。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，我們也要有「雙贏思維」，讓觀眾的興趣與自己想要傳遞的信息保持一致，實現(xiàn)雙贏。

如果只顧觀眾的興趣，弄了一堆花哨的東西，但是沒有傳遞有價值的信息，那么只是浪費觀眾和自己的時間和精力。

如果不顧觀眾的興趣，則做出的圖表可能沒人看，就容易碌碌無為，最終也體現(xiàn)不出自己的價值

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總結(jié)

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