使用 FuncAnimation 为 Seaborn 气泡图制作动画

Question

我有一个数据集，其中包含各个国家/地区的收入和预期寿命。在 1800 年，它看起来像这样：

我想制作一个动画图表，显示预期寿命和收入如何随时间变化（从 1800 年到 2019 年）。 到目前为止，这是我的静态图代码：

import matplotlib
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))

chart = sns.scatterplot(x="Income",
                        y="Life Expectancy",
                        size="Population",
                        data=gapminder_df[gapminder_df["Year"]==1800],
                        hue="Region", 
                        ax=ax,
                        alpha=.7,
                        sizes=(50, 3000)
                       )

ax.set_xscale('log')
ax.set_ylim(25, 90)
ax.set_xlim(100, 100000)

scatters = [c for c in ax.collections if isinstance(c, matplotlib.collections.PathCollection)]

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles[:5], labels[:5])

def animate(i):
    data = gapminder_df[gapminder_df["Year"]==i+1800]
    for c in scatters:
        # do whatever do get the new data to plot
        x = data["Income"]
        y = data["Life Expectancy"]
        xy = np.hstack([x,y])
        # update PathCollection offsets
        c.set_offsets(xy)
        c.set_sizes(data["Population"])
        c.set_array(data["Region"])
    return scatters

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=10, blit=True)
ani.save("test.mp4")

这是数据的链接：https://github.com/abdennouraissaoui/Animated-bubble-chart

谢谢！

Answer 1

您可以通过i 计数器循环多年的数据，该计数器在每个循环（每帧）增加 1。您可以定义一个依赖于i 的year 变量，然后通过此year 过滤您的数据并绘制过滤后的数据框。在每个循环中，您必须使用ax.cla() 擦除之前的散点图。最后，我选择了 220 帧，以便每年都有一个帧，从 1800 年到 2019 年。
检查此代码作为参考：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.animation import FuncAnimation

gapminder_df = pd.read_csv('data.csv')

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12, 7))

def animate(i):
    ax.cla()
    year = 1800 + i
    sns.scatterplot(x = 'Income',
                    y = 'Life Expectancy',
                    size = 'Population',
                    data = gapminder_df[gapminder_df['Year'] == year],
                    hue = 'Region',
                    ax = ax,
                    alpha = 0.7,
                    sizes = (50, 3000))
    ax.set_title(f'Year {year}')
    ax.set_xscale('log')
    ax.set_ylim(25, 90)
    ax.set_xlim(100, 100000)
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
    ax.legend(handles[:5], labels[:5], loc = 'upper left')

ani = FuncAnimation(fig = fig, func = animate, frames = 220, interval = 100)
plt.show()

再现这个动画：

（我剪了上面的动画是为了文件更轻，小于2MB，实际上数据以5年为增量。但是上面的代码再现了完整的动画，以1年为增量）