Comment animer un diagramme de dispersion au fil du temps en utilisant Python

Question

Time M1 M2 M3 M4 M5 
1  1 2 3 1 2 
2  1 3 3 1 2 
3  1 3 2 1 3 
4  2 2 3 1 2 
5  3 3 3 1 3 
6  2 3 4 1 4 
7  2 3 4 3 3 
8  3 4 4 3 4 
9  4 4 5 3 3 
10  4 4 5 5 4 

Ci-dessus est un tableau de données avec 10 périodes de temps. Pour chaque fois, il y a 5 mesures. Comment faire un diagramme de dispersion animé (bulle) au fil du temps (10 périodes de temps) en utilisant Python?

Veuillez noter que l'axe x est fixe list = [1, 2, 3, 4, 5] et l'axe y est la liste de 5 éléments, à savoir time 1, y=[1, 2, 3, 1, 2]; time 2, y=[1, 3, 3, 1, 2].

Answer 1

Il y a tellement d'erreurs dans votre code, je ne peux pas tous les énumérer. Mais les travaux suivants.

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import animation as animation 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import io 

u = u"""Time M1 M2 M3 M4 M5 
1  1 2 3 1 2 
2  1 3 3 1 2 
3  1 3 2 1 3 
4  2 2 3 1 2 
5  3 3 3 1 3 
6  2 3 4 1 4 
7  2 3 4 3 3 
8  3 4 4 3 4 
9  4 4 5 3 3 
10  4 4 5 5 4""" 

df_Bubble = pd.read_csv(io.StringIO(u), delim_whitespace=True) 

time_count = len(df_Bubble) 
colors = np.arange(1, 6) 
x = np.arange(1, 6) 
max_radius = 25 
fig, ax = plt.subplots() 
pic = ax.scatter(x, df_Bubble.iloc[0, 1:], s=100, c=colors) 
pic.set_offsets([[np.nan]*len(colors)]*2) 
ax.axis([0,7,0,7]) 

def init(): 
    pic.set_offsets([[np.nan]*len(colors)]*2) 
    return pic, 

def updateData(i): 
    y = df_Bubble.iloc[i, 1:] 
    area = np.pi * (max_radius * y/10.0) ** 2 
    pic.set_offsets([x, y.values]) 
    pic._sizes = area 
    i+=1 
    return pic, 

ani = animation.FuncAnimation(fig, updateData, frames=10, interval = 50, blit=True, init_func=init) 

plt.show()