Python是一种十分强大的编程语言，其中涵盖了各种各样的库和工具，能够快速地进行数据可视化和动态图表的生成。下面我们将通过一段简单的代码，演示如何使用Python来画出优美的数据动图。

# 首先，我们需要引入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation
# 创建一个动图的基本框架
fig, ax = plt.subplots()
# 随机生成一些数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
# 初始化一个绘图对象
line, = ax.plot(x, y)
# 设置图表的标题和横纵坐标标签
ax.set_title("Sine Wave Animation")
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
# 定义动画函数
def update(num, x, y, line):
line.set_data(x[:num], y[:num])
line.axes.axis([0, 10, -1.5, 1.5])
return line,
# 设置动画间隔时间
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, len(x), fargs=[x, y, line],
interval=25, blit=True)
# 显示动图
plt.show()

运行以上代码后，我们可以得到一个美丽的正弦波动图。在这个代码中，我们使用了matplotlib和numpy库，分别用于绘图和数据运算。在代码中我们先是生成了一份正弦波形数据，并对其一些属性进行了定义，如图表的标题和横纵坐标标签等。然后，我们定义了一个动画函数update，该函数接收num参数，表示当前数据的数量。在函数体内，我们将不断更新图形对象的属性，让其产生动态效果。最后，我们使用FuncAnimation()函数来创建一个动画对象，设置动画间隔时间，并调用show()方法来显示出我们的动图作品。

这只是一个简单的例子，我们当然可以根据实际需要，自定义更多炫酷的动态效果和图表样式。但无论如何，Python的优雅和多样性，让我们在数据可视化的世界中，不必再为令人头疼的代码和枯燥的数据格式而苦恼。