如何利用Matplotlib实现绘制动画,方法代码是什么

Admin 2022-08-17 群英技术资讯 304 次浏览

这篇文章给大家介绍了“如何利用Matplotlib实现绘制动画,方法代码是什么”的相关知识,讲解详细,步骤过程清晰,有一定的借鉴学习价值,因此分享给大家做个参考,感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。


matplotlib 动画

我们想制作一个动画,其中正弦和余弦函数在屏幕上逐步绘制。首先需要告诉matplotlib我们想要制作一个动画,然后必须指定想要在每一帧绘制什么。一个常见的错误是重新绘制每一帧的所有内容,这会使整个过程非常缓慢。相反地,只能更新必要的内容,因为我们知道许多内容不会随着帧的变化而改变。对于折线图,我们将使用set_data方法更新绘图,剩下的工作由matplotlib完成。

注意随着动画移动的终点标记。原因是我们在末尾指定了一个标记(markevery=[-1]),这样每次我们设置新数据时,标记就会自动更新并随着动画移动。参见下图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

fig = plt.figure(figsize=(7, 2))
ax = plt.subplot()

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)
(line1,) = ax.plot(X, C, marker="o", markevery=[-1], 
                   markeredgecolor="white")
(line2,) = ax.plot(X, S, marker="o", markevery=[-1], 
                   markeredgecolor="white")

def update(frame):
    line1.set_data(X[:frame], C[:frame])
    line2.set_data(X[:frame], S[:frame])

plt.tight_layout()
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=10)

如果我们现在想要保存这个动画,matplotlib可以创建一个mp4文件,但是选项非常少。一个更好的解决方案是使用外部库,如FFMpeg,它可以在大多数系统上使用。安装完成后,我们可以使用专用的FFMpegWriter,如下图所示:

writer = animation.FFMpegWriter(fps=30)
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, 
                               interval=10,
                               frames=len(X))
anim.save("sine-cosine.mp4", writer=writer, dpi=100)

注意,当我们保存mp4动画时,动画不会立即开始,因为实际上有一个与影片创建相对应的延迟。对于正弦和余弦,延迟相当短,可以忽略。但对于长且复杂的动画,这种延迟会变得非常重要,因此有必要跟踪其进展。因此我们使用tqdm库添加一些信息。

from tqdm.autonotebook import tqdm
bar = tqdm(total=len(X)) 
anim.save("../data/sine-cosine.mp4", 
          writer=writer, dpi=300,
          progress_callback = lambda i, n: bar.update(1)) 
bar.close()

[Errno 2] No such file or directory: 'ffmpeg'

如果你在 macOS 上,只需通过 homebrew 安装它:brew install ffmpeg

人口出生率

x = data['指标'].values
rate= data['人口出生率(‰)']
y = rate.values
xvals = np.linspace(2002,2021,1000)
yinterp = np.interp(xvals,x,y)
(line1,) = ax.plot(xvals, yinterp, marker="o", 
                   markevery=[-1], markeredgecolor="white")
text = ax.text(0.01, 0.95,'text', ha="left", va="top", 
               transform=ax.transAxes, size=25)
ax.set_xticks(x)

def update(frame):
    line1.set_data(xvals[:frame], yinterp[:frame])
    text.set_text("%d 年人口出生率(‰) " % int(xvals[frame]))
    return line1, text

男女人口总数

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = plt.subplot()
# 数据准备
X = data['指标']
male, female =data['男性人口(万人)'], data['女性人口(万人)']
# 绘制折线图
(line1,) = ax.plot(X, male, marker="o", 
                   markevery=[-1], markeredgecolor="white")
(line2,) = ax.plot(X, female, marker="o", 
                   markevery=[-1], markeredgecolor="white")
# 设置图形注释
text = ax.text(0.01, 0.75,'text', 
               ha="left", va="top", 
               transform=ax.transAxes,size=20)
text2 = ax.text(X[0],male[0], '', ha="left", va="top")
text3 = ax.text(X[0],female[0], '', ha="left", va="top")
# 设置坐标轴刻度标签
ax.set_xticks(X)
ax.set_yticks([])
# 设置坐标轴线格式
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["left"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
# 定义更新函数
def update(frame):
    line1.set_data(X[:frame+1], male[:frame+1])
    line2.set_data(X[:frame+1], female[:frame+1])
    text.set_text("%d 人口(万人)" % X[frame])
    text2.set_position((X[frame], male[frame]))
    text2.set_text(f'男性: {male[frame]}')
    text3.set_position((X[frame], female[frame]))
    text3.set_text(f'女性: {female[frame]}')
    return line1,line2, text
# 定义输出
plt.tight_layout()
writer = animation.FFMpegWriter(fps=5)
# 执行动画
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=500, frames=len(X))
# 存储动画
# 设置进度条
bar = tqdm(total=len(X))
anim.save(
    "num_people2.mp4",
    writer=writer,
    dpi=300,
    progress_callback=lambda i, n: bar.update(1),
)
# 关闭进度条
bar.close()

雨滴

# 设置雨滴绘图更新函数
def rain_update(frame):
    global R, scatter
  # 数据获取
    R["color"][:, 3] = np.maximum(0, R["color"][:, 3] - 1 / len(R))
    R["size"] += 1 / len(R)

    i = frame % len(R)
    R["position"][i] = np.random.uniform(0, 1, 2)
    R["size"][i] = 0
    R["color"][i, 3] = 1
    # 散点形状设置
    scatter.set_edgecolors(R["color"])
    scatter.set_sizes(1000 * R["size"].ravel())
    scatter.set_offsets(R["position"])
    return (scatter,)
# 绘制画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 8), facecolor="white", dpi=300)
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)  # , aspect=1)
# 绘制初始化散点图
scatter = ax.scatter([], [], s=[], 
                     linewidth=0.5, edgecolors=[], 
                     facecolors="None",cmap='rainbow')
# 设置雨滴数量
n = 250
# 为雨滴设置参数值
R = np.zeros(
    n, dtype=[("position", float, (2,)), 
              ("size", float, (1,)),
              ("color", float, (4,))])
R["position"] = np.random.uniform(0, 1, (n, 2))
R["size"] = np.linspace(0, 1.5, n).reshape(n, 1)
R["color"][:, 3] = np.linspace(0, 1, n)
# 设置坐标轴格式
ax.set_xlim(0, 1), ax.set_xticks([])
ax.set_ylim(0, 1), ax.set_yticks([])
# 保存同上

以上就是关于“如何利用Matplotlib实现绘制动画,方法代码是什么”的相关知识,感谢各位的阅读,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注群英网络,小编每天都会为大家更新不同的知识。
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