正文
import matplotlib.animation as anianimator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100)
从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入：
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fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象；
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chartfunc 是一个以数字为输入的函数，其含义为时间序列上的时间；
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interval 这个更好理解，是帧之间的间隔延迟，以毫秒为单位，默认值为 200。
这是三个关键输入，当然还有更多可选输入，感兴趣的读者可查看原文档，这里不再赘述。
下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。
在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。也就是说，我们先要将数据进行可视化处理，再进行动态处理。
按照以下代码进行基本调用。另外，这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据（包括每天的死亡人数）。
import matplotlib.animation as aniimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdurl = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv'df = pd.read_csv(url, delimiter=',', header='infer')df_interest = df.loc[ df['Country/Region'].isin(['United Kingdom', 'US', 'Italy', 'Germany']) & df['Province/State'].isna()]df_interest.rename( index=lambda x: df_interest.at[x, 'Country/Region'], inplace=True)df1 = df_interest.transpose()df1 = df1.drop(['Province/State'
