在之前的教程中，我们已经学习了如何生成动态的数据统计图，这次我们将这种方法应用于数据排行榜。

01— 柱形图实现

第一步：实现一个最简单的柱形统计图

让我们从一个简单的柱形图开始。

from matplotlib import pyplot  # 导入模块
fig, ax = pyplot.subplots()  # 返回一个包含figure和axes对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量
def graph(num):
ax.barh(1, num, color='#adb0ff')  # 绘制水平方向的条形图barh()
ax.barh(3, num, color='#ffb3ff')  # 绘制水平方向的条形图barh()
ax.barh(5, num, color='#90d595')  # 绘制水平方向的条形图barh()
pyplot.show()
graph(1)

实现结果如图所示：我们绘制了三条统计图。

第二步：给每条柱体加上文字

现在我们为每条柱体添加文字。

ax.text(num, 1, "广东省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')  # 添加文字并设置样式

第三步：解决乱码

由于中文可能会出现乱码，我们需要进行特殊处理。

from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

第四步：赋予每条柱形不同的值，使其看起来在变动

我们引入math模块来为柱形图赋予不同的值。

第五步：让我们的数据动起来

我们发现柱形图已经动起来了，但文字仍然静止。如何解决这个问题呢？

from matplotlib import animation
from matplotlib import pyplot
from pylab import mpl
import math
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
fig, ax = pyplot.subplots()  # 返回一个包含figure和axes对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量
def graph(num):
ax.clear()  # 清除，不叠加
ax.barh(1, num, color='#adb0ff')  # 绘制水平方向的条形图barh()
ax.text(num, 1, "广东省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')  # 添加文字并设置样式
ax.barh(3, num / math.pi, color='#ffb3ff')
ax.text(num / math.pi, 3, "北京省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
ax.barh(5, num / math.tan(1), color='#90d595')
ax.text(num / math.tan(1), 5, "云南省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
pyplot.title('人口工作情况对比')  # 添加图标题
animator = animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(1, 100), interval=1)
pyplot.show()  # 移动到函数外面，不然不会动态显示

我们继续完善，实现动态效果：

02— 完整代码

注意：保存视频或图片需要使用插件，并设置环境变量。

在Windows上安装ffmpeg：

from matplotlib import animation
from matplotlib import pyplot
from pylab import mpl
import math
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
fig, ax = pyplot.subplots()  # 返回一个包含figure和axes对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量
def graph(num):
ax.clear()
if num == 50:
ax.barh(1, 50, color='#adb0ff')  # 绘制水平方向的条形图barh()
ax.text(50, 1, "广东省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')  # 添加文字并设置样式
if num == 70:
ax.barh(3, num - 1, color='#ffb3ff')
ax.text(num - 1, 3, "北京省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
ax.barh(5, num, color='#90d595')
ax.text(num, 5, "云南省", size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
pyplot.title('人口工作情况对比')  # 添加图标题
animator = animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(1, 100), interval=1)
animator.save(filename="数据.gif", writer='pillow')  # 保存gif
animator.save(filename="数据.mp4")  # 保存视频
pyplot.show()  # 移动到函数外才能正常显示

通过以上步骤，我们成功完成了动态数据视频的制作。