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最近我们被客户要求撰写关于绘制动态统计图的研究报告，包括一些图形和统计输出。

nations.csv 来自世界银行指标的数据

使用的数据

• warming.csv 有关1880年至2017年全球年平均温度 。

• year

• value 全球平均温度，与1900-2000年的平均温度相比。

•    `simulations.csv`美国国家航空航天局（NASA）对历史温度的模拟数据，估计了自然和人为因素对气候的影响， 包含以下变量：

• year

• type 自然还是人为影响因素

• value 来自模拟的全球平均温度，相对于1990-2000年的平均模拟值。

•    `charts` 空文件夹，我们将在其中保存要制作动画的各个帧。

配置

启动RStudio，创建一个新的RScript，然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。

安装

加载我们今天将使用的软件包

# 加载需要的软件包library(readr)library(ggplot2)library(dplyr)

气泡图

我们制作了以下图表，显示了2016年世界各国的人均GDP，出生时的期望寿命和人口：

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动态图可视化：如何、创建具有精美动画图

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这是生成该图表的代码：

# 读取数据nations <- read_csv("nations.csv")# 过滤 2016 年的数据 nations2016 <- nations %>%   filter(year == 2016)# 绘制泡泡图ggplot(nations2016, aes(x = gdp_percap, y = life_expect)) +   xlab("GDP per capita") +   ylab("Life expectancy at birth") +   theme_minimal(base_size = 12, base_family = "Georgia") +   geom_point(aes(size = population, color = region), alpha = 0.7) +   scale_size_area(guide = FALSE, max_size = 15) +   scale_x_continuous(labels = dollar) +   stat_smooth(formula = y ~ log10(x), se = FALSE, size = 0.5, color = "black", linetype="dotted") +   scale_color_brewer(name = "", palette = "Set2") +   theme(legend.position=c(0.8,0.4))

•    `scale_size_area`确保圆的大小根据人口数据按其面积缩放， 。
•    `labels  `将X轴标签的格式。
•    `stat_smooth`的工作方式类似，`geom_smooth `允许 使用`formula`来指定用于拟合数据趋势线的曲线类型，此处为对数曲线。

现在，我们将生成1990年至2016年图表的动画。这是代码：

现在，Viewer通过运行以下命令将其显示在面板中：

animate(nations_plot)

代码的工作方式

• transition_time此功能通过来对数据进行动画处理year，仅显示与任何一个时间点相关的数据。除了每年生成一个帧外，它还生成中间帧以提供平滑的动画。

• "{frame_time}"在ggtitle函数内使用会在每个帧上放置一个标题，并带有transition_time函数中变量此处的相应值year。

• ease_aes控制动画的进行方式。

• enter_fade ，exit_fade这些功能控制动画中数据点出现或消失的行为。您也可以使用enter_shrink和exit_shrink。

另存为GIF和视频

现在，我们可以将动画另存为GIF或视频

您可以使用选项width和height设置动画的尺寸（以像素为单位）。fps设置GIF的帧速率，以每秒帧数为单位。

要制作视频，您需要代码renderer = ffmpeg_renderer()，这需要在系统上安装FFmpeg。上面的视频代码还将宽高比设置为16：9 。

这是GIF：

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本文选自《r语言绘制动态统计图：绘制世界各国的人均GDP，出生时的预期寿命和人口气泡图动画动态gif图》。

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