Wszyscy wiemy, że wykresy liniowe są najbardziej intuicyjnym sposobem wizualizacji szeregów czasowych. Ale jak zobrazowałbyś szereg czasowy z dwiema cechami, które mają związek, jak współrzędne xiy lub długość i szerokość geograficzna? GIF to świetny sposób na wizualizację dwuwymiarowych danych szeregów czasowych.

GIF to świetny sposób na wizualizację dwuwymiarowych danych szeregów czasowych.

Spójrzmy na następujący przykład.

x = [1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1]
y = [1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 1]
time = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12

Następnie możesz wykreślić x nad y, co pokazuje związek między tymi dwiema cechami. Ale teraz brakuje ci aspektu czasu.

Aby zobrazować związek między tymi dwiema funkcjami a czasem, możemy użyć GIF-a.

Ten samouczek pokaże Ci, jak szybko utworzyć GIF w Pythonie w trzech prostych krokach.

Jak stworzyć GIF w Pythonie

Możesz utworzyć GIF w Pythonie w zaledwie trzech prostych krokach, korzystając z bibliotek Matplotlib i imageio :

1. Utwórz funkcję do wykreślania ramek zależnych od czasu za pomocą Matplotlib
2. Wykreśl wszystkie ramki GIF
3. Połącz ramki w GIF z imageio

import matplotlib.pyplot as plt
import imageio

Najpierw utworzysz funkcję create_frame(t), która wykreśli pojedynczą klatkę GIF z określonym znacznikiem czasu i zapisze ją pod unikalną nazwą.

Zalecam ustawienie parametrów transparent = Falsei facecolor = 'white'uniknięcie dziwnie wyglądających efektów w twoich GIF-ach z powodu nakładania się pojedynczych przezroczystych ramek.

def create_frame(t):
    fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.plot(x[:(t+1)], y[:(t+1)], color = 'grey' )
    plt.plot(x[t], y[t], color = 'black', marker = 'o' )
plt.xlim([0,5])
    plt.xlabel('x', fontsize = 14)
    plt.ylim([0,5])
    plt.ylabel('y', fontsize = 14)
    plt.title(f'Relationship between x and y at step {t}',
              fontsize=14)
    plt.savefig(f'./img/img_{t}.png', 
                transparent = False,  
                facecolor = 'white'
               )
plt.close()

Następnie wszystko, co musisz zrobić, to wykreślić wszystkie klatki GIF.

for t in time:
    create_frame(t)

      

       All single frames of the GIF plotted with Matplotlib (Image by the author)
      

Na koniec wszystko, co musisz zrobić, to zapisać ramki do pliku GIF za pomocą tej mimsavemetody. Możesz dostosować liczbę klatek GIF na sekundę (fps) za pomocą fpsparametru.

imageio.mimsave('./example.gif', # output gif
                frames,          # array of input frames
                fps = 5)         # optional: frames per second

Jeśli chcesz, aby GIF zatrzymał się po ostatniej klatce, dodaj parametr loop = 1do mimsavemetody.

imageio.mimsave('./example.gif', 
                frames, 
                fps = 5, 
                loop = 1)

      

       GIF created with Matplotlib and imageio that stops after one loop at the last frame (Image by the author)
      

Wizualizacja dwuwymiarowych danych szeregów czasowych za pomocą wykresów liniowych może być nieefektywna, ponieważ nie pokazuje relacji między tymi dwiema cechami. Używanie GIF-ów jest lepszą alternatywą do wizualizacji danych dla dwuwymiarowych danych szeregów czasowych, takich jak długość i szerokość geograficzna lub współrzędne x i y.

W tym krótkim samouczku nauczyłeś się, jak stworzyć GIF z Matplotlib i imageio w Pythonie w zaledwie trzech prostych krokach:

1. Utwórz funkcję do wykreślania ramek zależnych od czasu za pomocą Matplotlib
2. Wykreśl wszystkie ramki GIF
3. Połącz ramki w GIF z imageio

Oto zbiór moich innych artykułów dotyczących analizy i prognozowania szeregów czasowych:

Jeśli chcesz otrzymywać moje nowe historie bezpośrednio do swojej skrzynki odbiorczej, zasubskrybuj !

Zostań członkiem Medium, aby przeczytać więcej historii ode mnie i innych pisarzy. Możesz mnie wesprzeć, korzystając z mojego linku polecającego podczas rejestracji. Otrzymam prowizję bez dodatkowych kosztów.

Znajdź mnie na Twitterze , LinkedIn i Kaggle !