python：数据可视化 - 动态

抖音、快手、B站等上常见的数据统计动态图，视频是如何制作的呢？我们可以通过python的pandas和matplotlib制作出来。

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步骤1： 安装pandas、matplotlib库

pip install pandas

pip install matplotlib

步骤2： 从国家统计局等数据网站找到合适的数据。

步骤3： 案例中的数据indus.csv。将统计的数据进行处理存储到合适的文件

百度云

链接：

提取码：hkn2

步骤4： 源码

怎样使用Python图像处理

Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。

当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。

PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。

但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。

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Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。

可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。

示例代码如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。

Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。

不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显著的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载

如何用Python实现动态图

首先找到要制作动图的视频。 点击打开观看。 视频观看过程中，打开动图制作软件。 选择需要截取的画面。 点击录制几秒钟后，点击停止并保存。 保存到电脑，然后可以传到手机进行使用

TensorFlow2.0 使用tf.function装饰器将动态图转化成静态图加速

这里只是一些简单的介绍

假设我们要把一个模型的前向传播转化成静态图:

这个装饰器对任何 只包含tensor操作 的函数都有效.

在eager执行模式下, 可以使用普通的python语法对流程进行控制, 但是在tf.function装饰的函数中, 要对上面的2种方式进行转化.

使用1.x的 tf.cond , tf.while_loop 的方式进行控制应该也是可以的.

在使用 tf.function 装饰的函数中print只会在最初执行1次, tf.Variable() 也是. 如果要每次都执行需要使用tf.print

如果要使用类似python中类似list的数据结构, 可以使用tf.TensorArray

@tf.function是支持多态的, 假设有以下函数

在 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(0.0) 和 y=tf.constant(1.0) 的情况下是会产生两个不同的静态图的, 甚至 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(1) 和 y=tf.constant(1) 都是两个不同的静态图, 因为他们的数据类型不同, 或者数值不同都会造成静态图不同, 这时候静态图可能比eager执行方式更加费时, 因为需要retracing是哪一张静态图. 所以在使用@tf.function时最好指定输入数据的类型和shape, 类似于tensorflow1.x中 tf.placehold 的效果:

此时输入 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(1) 和 y=tf.constant(1) 都会调用同一张静态图. 另外, 传入的每一个python类型也都会构造一个图, 所以最好把 training=True 改为 training=tf.constant(True) .

和tensorflow1.x中tf.shape于get_shape()/shape的区别类似, 在 tf.function 装饰的函数中, 需要使用 tf.shape() 获取tensor的shape, 而不能使用 get_shape() 或者 shape . 否则会产生 NoneType 错误.

python 内存中创建GIF动态图数据？

建多个ppt页面，并先绘制跳跃的路径，将每页的小球放到路径上。接下来删除路径这条线，并将每页都导出为图片。导出时选择每页导出、确定好保存位置，点击导出。接下来我们打开网页，在百度里面输入GIF生成器。找到合适的一个网页转换软件进行转换

怎么用Python制作一个好玩炫酷的GIF动态图

import sys

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()

fig.set_tight_layout(True)

# 询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）

# 注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI

print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(

fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))

# 绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线

x = np.arange(0, 20, 0.1)

ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))

line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)

def update(i):

label = 'timestep {0}'.format(i)

print(label)

# 更新直线和轴（用一个新X轴标签）

# 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体

line.set_ydata(x - 5 + i)

ax.set_xlabel(label)

return line, ax

if __name__ == '__main__':

# 会为每一帧调用Update函数

# 这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔200ms

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)

if len(sys.argv)  1 and sys.argv[1] == 'save':

anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

else:

# Plt.show()会一直循环动画

plt.show()

可以生成下面这种图

本文标题：python函数动态图 Python动态图表
网页链接：http://scyanting.com/article/hgphoe.html