制作一个动态可视化大屏动图需要多个步骤，这里以使用Python的Matplotlib库和Bokeh库为例进行说明。这两个库都是用于数据可视化的强大工具，可以创建动态的、交互式的图表。
1. 安装所需库：
首先确保你的计算机上已经安装了Python环境，然后使用pip命令安装以下库：
```
pip install matplotlib bokeh numpy pandas scipy
```
2. 导入所需的库和模块：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.io import output_file, show_notebook
```
3. 准备数据：
假设我们有一个数据集，包含时间戳（x轴）和对应的值（y轴）。例如，我们的数据如下：
```python
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
```
4. 创建图形：
使用matplotlib创建一个静态图像：
```python
a = plt.subplot()
a.plot(x, y)
plt.show()
```
5. 添加动态元素：
为了实现动态效果，我们可以使用`HoverTool`来显示鼠标悬停时的信息。在Bokeh中，我们可以通过点击图例或者鼠标悬浮在图上来实现这个功能。
```python
hover = HoverTool(tooltips=[('Value', '@value')])
a.add_tools(hover)
```
6. 渲染图形：
将图形保存为HTML文件，这样我们就可以在浏览器中查看了。
```python
output_file("dynamic_chart.html")
```
7. 运行代码并查看结果：
打开浏览器，访问`dynamic_chart.html`文件，你将看到一个实时更新的图表，鼠标悬停在图表上会显示具体数值。
8. 优化和调整：
根据实际需求，你可以对代码进行进一步的优化和调整，比如添加更多的交互功能、调整颜色和样式等。
通过以上步骤，你可以制作出一个基本的动态可视化大屏动图。随着技术的不断进步，你还可以使用更先进的技术和工具，如WebGL、Three.js等，来创建更加复杂和高质量的动态可视化效果。
