Python Matplotlib繪制動畫的代碼詳解
matplotlib 動畫
我們想制作一個動畫,其中正弦和餘弦函數在屏幕上逐步繪制。首先需要告訴matplotlib我們想要制作一個動畫,然後必須指定想要在每一幀繪制什麼。一個常見的錯誤是重新繪制每一幀的所有內容,這會使整個過程非常緩慢。相反地,隻能更新必要的內容,因為我們知道許多內容不會隨著幀的變化而改變。對於折線圖,我們將使用set_data
方法更新繪圖,剩下的工作由matplotlib完成。
註意隨著動畫移動的終點標記。原因是我們在末尾指定瞭一個標記(markevery=[-1]
),這樣每次我們設置新數據時,標記就會自動更新並隨著動畫移動。參見下圖。
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)
如果我們現在想要保存這個動畫,matplotlib可以創建一個mp4文件,但是選項非常少。一個更好的解決方案是使用外部庫,如FFMpeg,它可以在大多數系統上使用。安裝完成後,我們可以使用專用的FFMpegWriter,如下圖所示:
writer = animation.FFMpegWriter(fps=30) anim = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=10, frames=len(X)) anim.save("sine-cosine.mp4", writer=writer, dpi=100)
註意,當我們保存mp4動畫時,動畫不會立即開始,因為實際上有一個與影片創建相對應的延遲。對於正弦和餘弦,延遲相當短,可以忽略。但對於長且復雜的動畫,這種延遲會變得非常重要,因此有必要跟蹤其進展。因此我們使用tqdm
庫添加一些信息。
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,隻需通過 homebrew 安裝它:brew install ffmpeg
人口出生率
x = data['指標'].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
男女人口總數
# 設置畫佈 fig = plt.figure(figsize=(10, 5)) ax = plt.subplot() # 數據準備 X = data['指標'] male, female =data['男性人口(萬人)'], data['女性人口(萬人)'] # 繪制折線圖 (line1,) = ax.plot(X, male, marker="o", markevery=[-1], markeredgecolor="white") (line2,) = ax.plot(X, female, marker="o", markevery=[-1], markeredgecolor="white") # 設置圖形註釋 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") # 設置坐標軸刻度標簽 ax.set_xticks(X) ax.set_yticks([]) # 設置坐標軸線格式 ax.spines["top"].set_visible(False) ax.spines["left"].set_visible(False) ax.spines["right"].set_visible(False) # 定義更新函數 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(萬人)" % 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 # 定義輸出 plt.tight_layout() writer = animation.FFMpegWriter(fps=5) # 執行動畫 anim = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=500, frames=len(X)) # 存儲動畫 # 設置進度條 bar = tqdm(total=len(X)) anim.save( "num_people2.mp4", writer=writer, dpi=300, progress_callback=lambda i, n: bar.update(1), ) # 關閉進度條 bar.close()
雨滴
# 設置雨滴繪圖更新函數 def rain_update(frame): global R, scatter # 數據獲取 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 # 散點形狀設置 scatter.set_edgecolors(R["color"]) scatter.set_sizes(1000 * R["size"].ravel()) scatter.set_offsets(R["position"]) return (scatter,) # 繪制畫佈 fig = plt.figure(figsize=(6, 8), facecolor="white", dpi=300) ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], frameon=False) # , aspect=1) # 繪制初始化散點圖 scatter = ax.scatter([], [], s=[], linewidth=0.5, edgecolors=[], facecolors="None",cmap='rainbow') # 設置雨滴數量 n = 250 # 為雨滴設置參數值 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) # 設置坐標軸格式 ax.set_xlim(0, 1), ax.set_xticks([]) ax.set_ylim(0, 1), ax.set_yticks([]) # 保存同上
以上就是Python Matplotlib繪制動畫的代碼詳解的詳細內容,更多關於Python Matplotlib動畫的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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