剛剛發現的視覺化動態相簿ipyvizzu，太好看了
ipyvizzu生成的視覺化圖形是動態的，以前我們生成的視覺化圖形都是靜態不動的。
它是python中的非標準庫ipyvizzu，因此使用pip的方式額外安裝一下。
pip install ipyvizzu
1、小試牛刀
首先，匯入繪圖相關的庫ipyvizzu，以及pandas用來做資料匯入操作。
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
將csv檔案中的資料讀取出來，返回的資料格式是DataFrame資料。
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")
匯入資料以後，就使用ipyvizzu提供的Data資料模組載入當前的資料。
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
例項化ipyvizzu的圖表物件，使用圖表物件載入data物件中的資料作為圖表資料。
chart = Chart()
chart.animate(data)
接下來我們開始繪製圖表，需要指定好的是圖表的一些屬性，例如直方圖的話就是X軸Y軸該放置什麼樣的資料，顏色選擇是預設的還是需要另外指定的，以及標題等等。
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))
看一下的圖片的效果演示，此時，一張靜態的資料視覺化圖就製作完成了。
2、大開眼界
根據第一個步驟中繪製的視覺化圖形，發現上面繪製的圖形它是一個靜態的資料圖。我們既然說ipyvizzu是一個動態的視覺化資料展示，那是怎麼整的呢？
動態視覺化，他主要是依賴於chart.animate函式來實現的，這個時候改變了x軸/y軸/標題等屬性，每個chart.animate函式都生成一張靜態圖片，生成多個靜態圖片之間的轉換自然就形成了動態的效果。
比如在上述的第一個小試牛刀的部分在加上下面的程式碼塊就相當於又生成了一張靜態的資料圖片。
chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))
整合在一起就有動態視覺化圖形的效果,可以看一下下面的視覺化圖形。
3、漸入佳境
根據上述程式碼塊得出的經驗，只需要控制chart.animate函式生成靜態圖片的個數，那麼就能控制動動態視覺化圖形的動態轉化次數。
將這個過程整合一下就是下面的程式碼塊，效果是不是槓槓的。
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config
data_frame = pd.read_csv("titanic.csv")
data = Data()
data.add_data_frame(data_frame)
chart = Chart()
chart.animate(data)
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": "Sex", "label": "Count","title":"Passengers of the Titanic"}))
chart.animate(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"}))
chart.animate(Config({"x": "Count", "y": ["Sex","Survived"]}))
使用chart.animate函式總共變換了三次資料座標及屬性的設定，下面看看效果吧！
最後，備註一下官網的地址，裡面的例子example數不勝數，有興趣的大佬可以瞭解一下啦~
https://vizzuhq.github.io/ipyvizzu/examples/examples.html
感謝各位看官老爺的捧場，今天的看點就到這裡啦，下期再會！
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