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感谢交际媒体，您或许现已对GIF十分了解。在短短的几帧中，他们传达了十分详细的反响，只要图片才干传达。传递数据时，GIF能够发生相似的作用。

GIF或图形交流格局是一种盛行的图画格局，因为它们是许多应用程序承受的紧凑、估算成本低价的文件。本质上，GIF将一堆图片串在一起，就像一本翻书。这种相似于活页簿的格局是阐明跨多个图表的趋势的抱负方法。经过在帧之间快速移动，它们以静态图无法快速传达的方法提醒数据中的趋势和形式。

图片由作者供给。

这个项目的repo能够在这里找到。

首要，加载数据。本文运用bokeh图书馆的人口数据集。

下面看一下数据集的结构：

图片由作者供给。

接下来，创立filter_loc一个依据国家/区域过滤数据集的函数。

现在，创立一个函数来制作数据会集每年的人口密度。此函数创立构成GIF的图（或帧）。

运用循环调用make_plot一切感兴趣的年份。虽然数据集包括猜测数据，但此GIF仅运用曩昔几年的数据。

获取这些独自的图画并将它们串在一起以生成GIF。

瞧！

图片由作者供给。

在上面的示例中，代码输出静态图，然后将它们编译成GIF。可是，或许存在您不想输出绘图的状况。例如，假如GIF有1000帧怎么办？假如GIF捕获了一切相关信息，为什么还要糟蹋存储空间？

matplotlib能够将函数作为输入并创立GIF，而不是将文件名列表作为输入。运用函数消除了保存单个帧的须要。

首要，初始化绘图，以便该函数稍后能够掩盖。

接下来，界说run为GIF创立不同帧的函数。

GIF在很短的时间内显现很多数据，并且在某些状况下比静态图更有优势。为了阐明这一点，将美国人口密度GIF与下面的静态图进行比较。两者都显现完全相同的信息。但是，GIF更清楚地显现了人口怎么趋向于均匀散布。

假如你想比较多个国家多年来的人口散布怎么办？在一个图形上制作多个GIF能够更轻松地比较图表。

首要，创立必要的结构。

接下来，创立一个具有多个轴的图形。在适宜的轴上制作上面创立的结构。

这是制品：

图片由作者供给。

上图并排制作了三个GIF，以阐明阿富汗、印度和美国的人口散布差异。之所以挑选这三个国家，是因为它们的经济和生活水平不同。

因为高生育率和低存活率，阿富汗的人口散布偏年青。印度的散布逐步变得愈加均匀。美国图显现了代表婴儿潮一代的集群，但整体而言，趋向于均匀散布。