python中如何弄动态图

在Python中创建动态图的几种方法包括：使用matplotlib、使用Plotly、使用Bokeh。

在本文中，我们将详细探讨如何使用这些库创建动态图，并重点介绍如何使用matplotlib来创建动态图。

一、使用matplotlib创建动态图

matplotlib是Python中最广泛使用的绘图库之一。它不仅用于绘制静态图形，还可以创建动态图。动态图可以通过animation模块来实现。

1.1 安装matplotlib

在使用matplotlib之前，需要先安装它。可以通过以下命令来安装：

pip install matplotlib

1.2 创建简单的动态图

使用matplotlib中的FuncAnimation类，可以很容易地创建简单的动态图。以下是一个创建简单正弦波动态图的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
def update(num, x, line):
    line.set_ydata(np.sin(x + num / 10.0))  # 更新数据
    return line,
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, fargs=[x, line], interval=50)
plt.show()

在这个示例中，update函数被调用100次，每次更新y数据。FuncAnimation类通过调用update函数来创建动画。

1.3 动态散点图

除了折线图，还可以创建动态散点图。以下是一个创建动态散点图的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig, ax = plt.subplots()
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
scat = ax.scatter(x, y)
def update(frame):
    x = np.random.rand(100)
    y = np.random.rand(100)
    scat.set_offsets(np.c_[x, y])
    return scat,
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=200)
plt.show()

在这个示例中，每次更新时都会重新生成随机点，并使用set_offsets方法更新散点图的数据。

二、使用Plotly创建动态图

Plotly是一个功能强大的绘图库，特别适合创建交互式和动态图。它支持各种类型的图表，并且可以很容易地嵌入到网页中。

2.1 安装Plotly

首先，需要安装Plotly库：

pip install plotly

2.2 创建简单的动态图

以下是一个使用Plotly创建简单的动态图的示例：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
from plotly.subplots import make_subplots
创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
创建图表对象
fig = make_subplots(rows=1, cols=1)
line = go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')
fig.add_trace(line, row=1, col=1)
frames = [go.Frame(data=[go.Scatter(x=x, y=np.sin(x + i / 10.0))]) for i in range(100)]
fig.frames = frames
添加动画按钮
fig.update_layout(updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False,
                                    buttons=[dict(label='Play',
                                                  method='animate',
                                                  args=[None, dict(frame=dict(duration=50, redraw=True), fromcurrent=True)])])])
fig.show()

在这个示例中，frames参数定义了每一帧的数据，update_layout方法用于添加播放按钮以控制动画。

三、使用Bokeh创建动态图

Bokeh是一种用于创建交互式图形的Python库。它特别适合在浏览器中显示图表，并且支持创建动态图。

3.1 安装Bokeh

首先，安装Bokeh库：

pip install bokeh

3.2 创建简单的动态图

以下是一个使用Bokeh创建简单动态图的示例：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column
from bokeh.driving import linear
output_notebook()
创建数据源
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))
创建图表对象
p = figure()
p.line('x', 'y', source=source)
@linear()
def update(step):
    source.data = dict(x=x, y=np.sin(x + step / 10.0))
curdoc().add_periodic_callback(update, 50)
show(column(p))

在这个示例中，ColumnDataSource用于存储数据，update函数用于更新数据，并且add_periodic_callback方法用于定期调用更新函数。

四、应用案例

在这一部分，我们将探讨如何在实际应用中使用这些动态图功能。例如，如何在项目管理系统中使用动态图来展示项目进展情况。推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile。

4.1 项目进展情况的动态图

在项目管理中，实时了解项目进展情况是非常重要的。可以使用动态图来展示项目的进展情况，例如任务完成情况、资源利用情况等。

使用matplotlib展示任务完成情况

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
假设有10个任务，每个任务的进度从0到100
tasks = 10
progress = np.zeros(tasks)
fig, ax = plt.subplots()
bar = ax.bar(range(tasks), progress)
def update(num):
    global progress
    progress += np.random.randint(0, 10, size=tasks)
    progress = np.clip(progress, 0, 100)
    for i, b in enumerate(bar):
        b.set_height(progress[i])
    return bar,
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=200)
plt.show()

使用Plotly展示资源利用情况

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
假设有5种资源，每种资源的利用率从0到100
resources = 5
utilization = np.zeros(resources)
x = np.arange(resources)
fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=x, y=utilization)])
frames = [go.Frame(data=[go.Bar(x=x, y=np.random.randint(0, 100, size=resources))]) for i in range(100)]
fig.frames = frames
fig.update_layout(updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False,
                                    buttons=[dict(label='Play',
                                                  method='animate',
                                                  args=[None, dict(frame=dict(duration=200, redraw=True), fromcurrent=True)])])])
fig.show()

4.2 在PingCode和Worktile中的集成

将这些动态图集成到项目管理系统中，可以帮助团队更好地跟踪项目进展。PingCode和Worktile都支持自定义仪表板，可以将动态图嵌入到这些仪表板中以实时展示数据。

在PingCode中集成动态图

在PingCode中，可以使用其开放的API接口来获取项目数据，并使用上述方法创建动态图。然后，将动态图嵌入到PingCode的自定义仪表板中。

在Worktile中集成动态图

类似地，在Worktile中，可以使用其API接口获取项目数据，并创建动态图。将动态图嵌入到Worktile的自定义仪表板中，可以实时展示项目进展情况。

五、总结

在本文中，我们详细探讨了如何在Python中创建动态图。使用matplotlib、使用Plotly、使用Bokeh都是创建动态图的有效方法。每种方法都有其优点和适用场景。通过实际应用案例，展示了如何在项目管理系统中使用动态图来展示项目进展情况。推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile来集成这些动态图，以便更好地管理和跟踪项目进展。