Python如何实现数据动态化？
Python有些出色的数据可视化库，但很少能渲染GIF或视频动画。本文介绍如何运用MoviePy作为其他库的通用动画插件。有了 MoviePy ，你可以用一个函数 make_frame(t) 自定义动画，并返回相应的时间t的视频帧（秒）：Python123456789101112from moviepy.editor import VideoClip def make_frame(t): """ returns an image of the frame at time t """ # ... create the frame with any library return frame_for_time_t # (Height x Width x 3) Numpy array animation = VideoClip(make_frame, duration=3) # 3-second clip # For the export, many options/formats/optimizations are supportedanimation.write_videofile("my_animation.mp4。
python第三方模块众多，下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块，主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面，主要内容如下：1.爬虫：相信大部分人都用python爬过数据，目前来说，比较流行的框架是scrapy，对爬取数据来说，简单方便了不少，只需要自己添加少量的代码，框架便可启动开始爬取，当然，还有简单地爬虫包，像requests BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：2.数据处理：numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便，线性代数、科学计算等，利用numpy处理起来非常方便，pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件，像excel,csv等，是分析数据的利器：3.可视化：这里的包其实也挺多的，除了我们常用的matplotlib外，还有seaborn,pyecharts等，可以绘制出各种各样类型的图形，除了常见的线图、饼图和柱状图外，还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等，美观大方，所需的代码量还少，更容易上手：4.机器学习：说起python机器学习，大部分人都应该scikit-learn这个包，常见的机器学习算法，像回归、分类、聚类、降维、模型选择等，这里都有现成的代码可供利用，对于这机器学习方面感兴趣的人来说，这是一个入门机器学习的好包：5.神经网络：说起神经网络，大部分人都应该会想起深度学习，对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow，tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域，其发展前景光明，对于这方面感兴趣的科研人员来说，是一个很不错的工具，当然，还有基于tensorflow的theano,keras等，都是学习神经网络的不错选择：6.股票财经：对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说，python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，可以快速的获取到国内大部分股票数据，对于金融分析人员来说，可以说是一个利器，降低了许多任务量：7.游戏：python专门为游戏开发提供了一个平台—pygame，对于想快速开发小型游戏的用户来说，是一个很不错的选择，简单易学、容易上手，脱离了低级语言的束缚，使用起来也挺方便的：目前就介绍这7个方面和对应的包，比较流行也比较实用、有趣，感兴趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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