在講述由數(shù)據(jù)驅動的故事時,，動畫往往比其他形式更加引人注目,。我們的眼睛天然地被鮮艷的色彩和動作所吸引。優(yōu)秀的可視化可以引起觀眾的興趣,，給他們留下深刻的印象,。幸運的是，一系列便捷的R語言包使可視化過程變得非常簡單,。本文中的所有可視化案例都可以進一步分解,，并在MatrixDS項目中運行。讀者只需要對基本繪圖有一定了解即可,。

在開始制作圖表之前,，首先應該問問自己：是不是非要做動態(tài)圖不可？ 如果你正在進行探索性數(shù)據(jù)分析,，那么一個運動的圖形可能不是你的最佳選擇,。但是,，如果你需要進行演示，那么一些精心設計的動畫圖形可以讓觀眾更加了解你的演講主題,，這當然要比靜態(tài)的圖形展示更加富有表現(xiàn)力,。

創(chuàng)建動畫時，圖片實際上不會移動,。其實,，我們只是構建了很多單獨的圖片，然后像放電影一樣把這些幀串聯(lián)在一起,，就像是老式的翻書動畫和卡通片,。當制作動畫的時候，每一幀都來自不同的圖,。這些圖是利用聚合數(shù)據(jù)的子集構建的,，把這些子集縫合在一起就形成了動畫流動。

動態(tài)數(shù)據(jù)可視化的構成機制

數(shù)據(jù)的子集越多，畫面就會更加平滑,。這是動畫需要考慮的重要因素,。如果每一層的數(shù)據(jù)太少，最后只能夠生成幾幀,，那么動態(tài)效果就不那么明顯,。這種情況下，建議使用靜態(tài)面板圖,。這種圖可以在ggplot中創(chuàng)建,，比如使用分面。另一種方法是使用插值法和tweener包來擴展數(shù)據(jù)集,。

動畫的優(yōu)勢之一是它可以拓展我們能夠可視化的變量個數(shù),，我們可以讓數(shù)據(jù)集中的變量來“驅動”動畫,。上圖是利用含有六個變量的數(shù)據(jù)集構建的，動畫能夠很好地捕捉著這六個變量的變化,！數(shù)據(jù)樣式如下：

我們可以使用這六個變量中的任意一個進行動態(tài)顯示,。不過不動腦筋就隨便選是非常危險的,。有些變量比其他變量更適合動態(tài)顯示。例如,，動畫隨時間而發(fā)生變化是不言而喻的,；所以,，使用分類變量來生成動畫就會非常混亂,。

GDP可視化的正確使用方式：慢慢滾動,。

GDP可視化的錯誤使用方式：我不知道這圖在干什么……

動畫在這些使用場景中比較有價值：

1. 隨著時間而變化,；

2. 迭代/遞歸技術產(chǎn)生的變化（比如梯度下降和貝爾曼方程）

3. 在隨機模擬中的變化

需要注意的關鍵點在于數(shù)據(jù)中的重要變化,，我們要用這個變化的變量來驅動動畫。

下面讓我們來進行實踐操作,！這些代碼都可以在MatrixDS項目中找到,。

程序包

推薦四個R語言動畫制作包：

1. animate: 可以讓任意格式的圖片動畫化,，作者是謝益輝

2. gganimate: 可以把ggplot創(chuàng)建的圖像動畫化，作者是Thomas Lin Pedersen

3. plotly: 一個具有動畫功能的交互式繪圖庫

4. googlevis: 基于Flash的動態(tài)圖制作方案

總體上講,，animate包提供了最全面的控制力,，對于基本圖形很有用，但代碼可能很冗長,。另一方面,，gganimate包僅支持一個繪圖庫，但可以非常容易地將ggplot轉化為動畫（在繪圖代碼中添加一兩行代碼即可）,。與gganimate類似,，plotly只能對自身支持的繪圖進行可視化設置。Googlevis受到的限制是最多的,，只支持基于Flash的一種動畫制作,，這種圖的應用面越來越窄。

使用animate

使用animate包的話，如果你已經(jīng)參照文檔并安裝了所需的軟件,，可以導出五種格式的文件：

1. HTML (可以帶控件)

2. Video (mp4)

3. GIF

4. LaTeX

5. Flash

這個軟件包非常棒,，其中一大原因就是它提供了很多內(nèi)置的統(tǒng)計圖形作為示例。這里我們展示一個帶控件的HTML頁面,，它用動畫顯示了梯度下降的過程：

library(animate)

desc = c('This is a super cool example of Gradient Descent')

saveHTML({

f1 = function(x, y) x^2 + 3 * sin(y)

xx = grad.desc(f1, pi * c(-2, -2, 2, 2), c(-2 * pi, 2))

xx$persp(col = 'lightblue', theta = 30, phi = 30)

},title = 'Demo of Gradient Descent', description = desc, verbose = FALSE)

梯度下降的示例（利用animate包）

有的時候你希望用戶能夠使用控件來控制動畫效果。在這個示例中,，你可能想要通過暫停3D曲面圖像來得到最后一幀的圖片,。具有此類控件的動畫實時版本托管在MatrixDS項目中的靜態(tài)Web服務器上。

這個軟件包最強大的功能是可以使用任何可視化工具來搭建框架,，例如上面對比可視化是否合適的案例就是使用了animate和ggplot來構建的。

使用gganimate

使用gganimate包，默認導出是GIF格式的文件（使用gifski,，必須先安裝rust）,。不過根據(jù)用戶的具體要求，還可以導出其他格式,。本文中的第一個動畫示例是使用gganimate包構建的（實際上它是包中自帶的README文檔中唯一完整的實際數(shù)據(jù)示例）,。下面我們展示這個軟件包wiki中的另外一個案例，最終輸出了一個視頻格式的文件（作者是Tom Westlake）,。這是一個Anscombe四重奏的新變換,，這一系列的圖都有同樣的統(tǒng)計學匯總數(shù)值，其中一個圖看起來像一個恐龍,！所有的這些只需要在ggplot基礎上加入幾行額外代碼,。

library(datasauRus)

library(ggplot2)

library(gganimate)

ggplot(datasaurus_dozen, aes(x=x, y=y))+

geom_point()+

theme_minimal() +

transition_states(dataset, 3, 1) +

ease_aes('cubic-in-out')

這是數(shù)據(jù)小恐龍!

使用Plotly

最后一個要介紹的包是plotly,，很多可視化從業(yè)者與這個包都有過充滿愛恨情仇的故事,。它讓我們能夠簡單地創(chuàng)建精美的交互式圖，但是操作簡單是以靈活性和風格的損失為代價的,，而且繪圖之后你還必須想辦法清除plotly的logo,。不過我覺得這些麻煩事還是值得的。下面的例子中,，我們演示了plotly文檔的一個示范（使用了frame參數(shù)）,。它跟上面的gganimate包的例子一樣，都使用了gapminder數(shù)據(jù)集：

library(plotly)

library(gapminder)

p <- gapminder="" %="">%

plot_ly(

x = ~gdpPercap,

y = ~lifeExp,

size = ~pop,

color = ~continent,

frame = ~year,

text = ~country,

hoverinfo = 'text',

type = 'scatter',

mode = 'markers'

) %>%

layout(

xaxis = list(

type = 'log'

)

)

一旦你完成了繪圖,，就可以將其送入plotly的托管服務,。這里面你可以使用所有繪圖的嵌入組件，包括播放按鈕,。這其實上是在媒體上獲取交互式圖形的少數(shù)方法之一,！ 它的一個缺點是，免費版的圖形托管服務最多只能放25張圖,。

Gapminder可視化的plotly版本（https:///~RPlotBot/4595.embed?autosize=true&referrer=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fmedia%2Fe98cacd5d473a475392495880b6ed2e2%3FpostId%3Df94ae20843e3）

小結

現(xiàn)在,，你擁有了在R語言中構建動畫可視化所需的一切。你可以將這些動畫放在演示文稿,、網(wǎng)站和博客中,。

編譯組：韋振琛,、黃天元