使用 FFmpeg 的实时图表增强你的数据叙事-洪萨配资

原文：towardsdatascience.com/live-graphs-with-ffmpeg-to-enhance-your-data-storytelling-61cc12529382

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/03b5a6584d4e76069854a42c0445a1b1.png

2019–2024 年 S&P 500 价值的静态和动态图表对比。图片由作者提供

简介

虽然有许多开源的数据可视化库可用于创建图表，但大多数在创建动态移动图表方面功能有限。最常见的方法是生成各种图像，然后使用在线转换器将它们组合成.mp4 或.gif 文件，但这些转换器受到各种限制，只有通过付费才能避免。

以下是免费在线转换器的一些限制：

最多上传 200 MB
最多上传 100 张图片
最高 800 像素分辨率
输出视频上的水印

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/ddf91fd607af243c0da28e477dce8299.png

展示免费在线转换器功能限制的锁定链。由Jose Fontano在Unsplash上拍摄

FFmpeg是一个用于高效处理音频和视觉数据的开源软件工具。FFmpeg 的全称是Fast Forward Moving Picture Experts Group，并被 VLC 和 YouTube 等大型公司用于后台。尽管它在这些大型应用的后台有广泛的使用，但它仍然是被典型数据科学家大量未使用的工具。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/130915d51d3e340c9f04709808e3f7f8.png

FFmpeg 标志来自ffmpeg.org/

在本文中，我们将展示如何使用 FFmpeg 制作高质量的视频，没有任何主要限制。我们将使用一些公开的 S&P 500 数据，这些数据以及相应的代码可以在GitHub 上找到。

广义方法

对于这个教程，我们将使用**Matplotlib**和 FFmpeg。FFmpeg 可以从这里下载，并且有各种在线指南可以帮助安装过程。

生成实时图表非常简单，只需在 FFmpeg 中输入一行代码。在本教程中，我们将首先生成一系列图像，然后按照以下三个简单步骤将它们编译成视频.mp4 文件。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/02f55498216343fcec39bdb6f61a8744.png

使用 FFmpeg 创建一系列图形并制作动画的通用工作流程

在下一节中，我们将使用 FFmpeg 编译图像，但需要在循环中运行可视化代码并保存每一张图像之前完成。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/f40dfe8cec2cf91444865dac06f63757.png

通过循环可视化代码保存一系列图像的代码片段和输出截图

开发实时图形

首先创建一个文件夹，用于存储所有生成的图像。使用命令提示符，导航到该目录。

现在，我们可以使用下面的行来生成一个视频，该视频从 Figure0001.png 到 Figure000N.png 读取帧名称，并将文件输出为 out1.mp4。名称可以更改为您为图像指定的任何名称。此外，-r60控制帧率，因此，使用下面的代码，输出视频将具有每秒 60帧。

ffmpeg-r60-i Figure000%d.png-pix_fmt yuv420p out1.mp4

在工作目录中运行上述代码并使用所有图像后，我们得到了从 2019 年到 2024 年的 S&P 500 数据的第一个整洁动画。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/6c1ed06022fdf6132eb4ec193710d1a3.png

动画图

由于我们现在是在时间上绘制，我们可以调整图形的样式以更好地突出我们想要展示的内容。我们可以简单地更改绘制每一张图像的方式，然后使用相同的 FFmpeg 代码再次编译它们。例如，在下面的新动画中，我们可以更容易地讨论数据，展示新冠疫情的影响以及 S&P 500 如何快速从中恢复。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/d4b4547f3d3a0af0702c4c6fa8cd7ed8.png

样式化的动画图，以突出显示当前值

生成的 .mp4 文件也可以很容易地使用以下代码转换为 gif，其中 fps 可以定义：

ffmpeg-i out1.mp4-filter_complex"[0:v] fps=24,scale=1000:-1, split [a][b];[a] palettegen [p];[b][p] paletteuse"output.gif

注意，使用上述代码生成的 gif 将与原始视频具有相同的持续时间，而修改 fps 只是改变从原始视频中提取帧的步骤，如下所示：

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/82656d04ccbb1a72751dce95587faaab.pnghttps://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/ec244c69c20a776f63489ed04fd7f27f.pnghttps://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/7e16f4fd8a854d4cdafd27f5df9df40c.png

以 6、12 和 24 fps 播放回的图形