python中的模块能够用来实现很多不同的功能，而这次要来给大家介绍的gif模块就是可以绘制出动态可视化图表 。下文会来详细的介绍gif模块的安装和使用方法，并且以实际的示例来解析一下python中是如何画出动态图的，一起和小编阅读文章吧 。
文章插图
【Python怎么绘制动态可视化图表？Python如何画出动态图】1.gif模块能够通过pip工具直接的去进行安装，win+r组合快捷键打开运行窗口后输入cmd回车进入命令行，linux系统和其他系统就找到终端打开 。在命令行中执行如下命令来安装gif模块，示例如下:
pip install gif这个模块安装完成之后还需要去下载安装一些其他的依赖项，这是因为gif模块本身是作为装饰器去使用的，它是不能够绘制图像的 。它需要和能够绘制图像matplotlib库一起配合使用，所以还需要安装相关的依赖项，示例如下：
pip install "gif[matplotlib]"安装完成之后就能够在matplotlib库绘制动态可视化图表的上方使用它作为装饰器了，这样就能够将图表动态化 。
2.新建python文件并且将所需要使用到的模块给导入，然后调用random模块以及列表推导式来随机生成x轴以及y轴的数据，示例如下：
import randomfrom matplotlib import pyplot as pltimport gifx = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]y = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]3.第三步就是来初始化gif模块的matplotlib插件，这里需要设置的是dpi，也就是动态图像的帧率 。然后定义一个使用matplotlib库生成可视化图表的函数，在其上面使用frame装饰器对其进行修饰，示例如下：
gif.options.matplotlib["dpi"] = 300@gif.framedef plot(i): xi = x[i*10:(i+1)*10] yi = y[i*10:(i+1)*10] plt.scatter(xi, yi) plt.xlim((0, 100)) plt.ylim((0, 100))4.最后只需要循环10次调用这个方法来生成每次都不同的散点图，然后用save()方法将其保存起来就可以作为动态可视化图表了，如下所示：
frames = []for i in range(10): frame = plot(i) frames.append(frame)gif.save(frames, 'example.gif', duration=3.5, unit="s", between="startend")以上就是关于“Python怎么绘制动态可视化图表？Python如何画出动态图”的全部内容了，希望对你有所帮助 。
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