Python Matplotlib繪制動圖平滑曲線

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繪制動圖

FuncAnimation，它的使用要求簡潔且定制化程度較高。如果想將很多圖片合並為一個動圖，那麼ArtistAnimation是最合適的選擇。

FuncAnimation

通過反復調用同一函數來制作動畫。

註意：創建FuncAnimation對象後一定要將其賦值給某個變量，否則系統會將其進行垃圾回收。

class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, 
										func, 
										frames=None, 
										init_func=None, 
										fargs=None, 
										save_count=None, *, 
										cache_frame_data=True, 
										**kwargs)

參數：

  • fig：Figure。用於顯示動畫的figure對象
  • func：callable。用於更新每幀動畫的函數。func函數的第一個參數為幀序號。返回被更新後的圖形對象列表。
  • frames：iterable, int, generator function, or None, optional。動畫長度，幀序號組成的列表
  • init_func：callable, optional。自定義開始幀，即繪制初始化圖形的初始化函數
  • fargs：tuple or None, optional。額外的需要傳遞給func函數的參數。
  • save_count：int, default: 100。保存計數
  • cache_frame_data：bool, default: Trueinterval：int, default: 200。重復調用功能函數的間隔時間，單位是毫秒。
  • repeat_delay：int, default: 0。當repeat為True時，動畫延遲多少毫秒再循環。
  • repeat：bool, default: True。是否是循環動畫。
  • blit：bool, default: False。選擇更新所有點，還是僅更新產生變化的點。

示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()

t=np.linspace(0,10,100)
y=np.sin(t)
ax.set_aspect(3)
ax.plot(t,y,'--',c='gray')
line=ax.plot(t,y,c='C2')

def update(i):  #幀更新函數
    global t    #直接引用全局變量，也可以通過函數的frames或fargs參數傳遞。
    t+=0.1
    y=np.sin(t)
    line[0].set_ydata(y)
    return line

ani=FuncAnimation(fig,update,interval=100) #繪制動畫
plt.show() #顯示動畫

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

fig = plt.figure(figsize=(7, 2), dpi=100)
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])

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

方法 init(fig, func[, frames, init_func, …])

  • new_frame_seq()
  • new_saved_frame_seq()
  • pause()
  • resume()
  • save(self, filename, writer=None, fps=None, dpi=None, codec=None, bitrate=None, extra_args=None, metadata=None, extra_anim=None, savefig_kwargs=None)
    • filename：保存的文件名
    • writer：FFMpegFileWriter，ImageMagickFileWriter， AVConvFileWriter對象實例，或者表示這些對象的字符串（‘ffmpeg’, ‘imagemagick’,‘avconv’）
    • fps：每秒的幀數
  • to_jshtml([fps, embed_frames, default_mode])返回js動畫，用base64文本編碼。
    • fps：每秒幀數，默認根據動畫的interval確定。
    • embed_frames：佈爾類型，是否嵌入幀。
    • default_mode：‘loop’,‘once’或者’reflect’

ArtistAnimation

通過調用一個固定的Artist對象來制作動畫,例如給定的系列圖片或者matplotlib的繪圖對象.。

class matplotlib.animation.ArtistAnimation(fig, artists, *args, **kwargs)

參數：

  • fig：Figure
  • artists：list
  • interval：int, default: 200。每一幀之間的間隔
  • repeat_delay：int,
  • default: 0。每顯示一次動畫後間隔多長時間重復
  • repeat：bool, default: True。是否重復動畫
  • blit：bool, default: False

示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import ArtistAnimation
fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()

arts=[]
t=np.linspace(0,np.pi*2,20)
for i in range(20):
    t+=np.pi*2/20
    y=np.sin(t)
    lines=ax.plot(y,'--',c='gray')  #繪制一幀圖形
    arts.append(lines)              #每幀圖形都保存到列表中

ani=ArtistAnimation(fig,arts,interval=200) #繪制動畫
#ani.save("animate_artists_basic.gif")  #保存動畫
plt.show() #顯示動畫

方法：

__init__(fig, artists, *args, **kwargs)
new_frame_seq()
new_saved_frame_seq()
pause()
resume()
save(filename[, writer, fps, dpi, codec, ...])

參數：

  • filename：保存的動畫文件名稱，如’mov.gif’,‘mov.mp4’。
  • writer：保持動畫的庫。MoviewWriter對象或者字符串。默認值’ffmpeg’。

“pillow”:PillowWriter，用pillow庫寫如動畫文件。
“ffmpeg”:FFMpegWriter，‎基於ffmpeg庫寫動畫。
“ffmpeg_file”:FFMpegFileWriter，基於文件的FFMpegWriter，用ffmpeg庫把幀寫入臨時文件，然後拼接成動畫。
“imagemagick”:ImageMagickWriter，‎基於管道的動畫GIF。‎幀通過管道傳輸到ImageMagick並寫入文件。
“imagemagick_file”：基於文件的imagemagick寫動畫。
“hmtl”:HTMLWriter，基於javascript html的動畫。

  • fps：每秒幀數，默認根據動畫的interval確定
  • dpi：每英寸點數，默認和figure相同。可以控制動畫大小尺寸。
  • codec：編碼格式，默認’h264’
to_html5_video([embed_limit])

embed_limit：動畫文件大小限制，單位為MB。默認為20MB，超出限制則不創建動畫。 繪制平滑曲線

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
y = np.array([100, 50, 25, 12.5, 6.25, 3.125, 1.5625])

plt.plot(x, y)
plt.title("Spline Curve")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

使用 scipy.ndimage.gaussian_filter1d() 高斯核類繪制平滑曲線

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])
y_smoothed = gaussian_filter1d(y, sigma=5)

plt.plot(x, y_smoothed)
plt.title("Spline Curve Using the Gaussian Smoothing")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 樣條插值類繪制平滑曲線

import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import matplotlib.pyplot as plt 
x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])
model=make_interp_spline(x, y)
xs=np.linspace(1,7,500)
ys=model(xs)
plt.plot(xs, ys)
plt.title("Smooth Spline Curve")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

它通過使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 首先確定花鍵曲線的系數，繪制出一條平滑的花鍵曲線。我們用給定的數據來估計花樣曲線的系數，然後用系數來確定間隔緊密的 x 值的 y 值，使曲線平滑。繪制曲線需要沿 X 軸 1 到 7 之間間隔相等的 500。

使用 scipy.interpolate.interp1d 插值類繪制平滑曲線

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])

cubic_interploation_model=interp1d(x,y,kind="cubic")
xs=np.linspace(1,7,500)
ys=cubic_interploation_model(xs)
plt.plot(xs, ys)
plt.title("Spline Curve Using Cubic Interpolation")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

繪制曲線時，需要在 X 軸上 1 和 7 之間取間隔相等的 500 個點。

擬合曲線後繪制動圖

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from scipy.interpolate import interp1d

fig = plt.figure(figsize=(7, 2), dpi=100)
ax = plt.subplot()
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
y = np.array([100, 50, 25, 12.5, 6.25, 3.125, 1.5625])
cubic_interploation_model = interp1d(x, y, kind="cubic")
xs = np.linspace(1, 7, 500)
ys = cubic_interploation_model(xs)
line3 = ax.plot(xs, ys)
def update(frame):
    line3[0].set_data(xs[:frame], ys[:frame])
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=10)
plt.show()

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