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matplotlib 绘制动画的示例

matplotlib 从 1.1.0 版本以后就开始支持绘制动画

下面是几个的示例：

第一个例子使用 generator ，每隔两秒，就运行函数 data_gen ：

[python] view plaincopyprint?

1. # -*- coding: utf-8 -*-

3. import numpy as np

4. import matplotlib.pyplot as plt

5. import matplotlib.animation as animation

7. fig = plt.figure()

8. axes1 = fig.add_subplot(111)

9. line, = axes1.plot(np.random.rand(10))

10.

11. #因为 update 的参数是调用函数 data_gen, 所以第一个默认参数不能是 framenum

12. def update(data):

13. line.set_ydata(data)

14. return line,

15. # 每次生成 10 个随机数据

16. def data_gen():

17. while True:

18. yield np.random.rand(10)

19.

20. ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=2*1000)

21. plt.show()

第二个例子使用 list（metric ），每次从 metric 中取一行数据作为参数送入 update 中：

[python] view plaincopyprint?

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. import matplotlib.animation as animation

5. start = [1, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0]

7. metric =[[0.03, 0.86, 0.65, 0.34, 0.34, 0.02, 0.22, 0.74, 0.66, 0.65],

8. [0.43, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0.55],

9. [0.66, 0.75, 0.01, 0.94, 0.72, 0.77, 0.20, 0.66, 0.81, 0.52]

10. ]

11.

12. fig = plt.figure()

13. window = fig.add_subplot(111)

14. line, = window.plot(start)

15. #如果是参数是 list, 则默认每次取 list 中的一个元素 , 即 metric[0],metric[1],...

16. def update(data):

17. line.set_ydata(data)

18. return line,

19.

20. ani = animation.FuncAnimation(fig, update, metric, interval=2*1000)

21. plt.show()

第三个例子：

[python] view plaincopyprint?

1. import numpy as np

2. from matplotlib import pyplot as plt

3. from matplotlib import animation

5. # First set up the figure, the axis, and the plot element we want to anim

ate

6. fig = plt.figure()

7. ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))

8. line, = ax.plot([], [], lw=2)

10. # initialization function: plot the background of each frame

11. def init():

12. line.set_data([], [])

13. return line,

14.

15. # animation function. This is called sequentially

16. # note: i is framenumber

17. def animate(i):

18. x = np.linspace(0, 2, 1000)

19. y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

20. line.set_data(x, y)

21. return line,

22.

23. # call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have ch

anged.

24. anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

25. frames=200, interval=20, blit=True)

26.

27. #anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264

'])

28.

29. plt.show()

第四个例子 :

[python] view plaincopyprint?

1. # -*- coding: utf-8 -*-

3. import numpy as np

4. import matplotlib.pyplot as plt

5. import matplotlib.animation as animation

7. # 每次产生一个新的坐标点

8. def data_gen():

9. t = data_gen.t

10. cnt = 0

11. while cnt < 1000:

12. cnt+=1

13. t += 0.05

14. yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)

15. data_gen.t = 0

16.

17. # 绘图

18. fig, ax = plt.subplots()

19. line, = ax.plot([], [], lw=2)

20. ax.set_ylim(-1.1, 1.1)

21. ax.set_xlim(0, 5)

22. ax.grid()

23. xdata, ydata = [], []

24.

25. # 因为 run 的参数是调用函数 data_gen, 所以第一个参数可以不是 framenum: 设置 line 的

数据 , 返回 line

26. def run(data):

27. # update the data

28. t,y = data

29. xdata.append(t)

30. ydata.append(y)

31. xmin, xmax = ax.get_xlim()

32.

33. if t >= xmax:

34. ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)

35. ax.figure.canvas.draw()

36. line.set_data(xdata, ydata)

37.

38. return line,

39.

40. # 每隔 10 秒调用函数 run,run 的参数为函数 data_gen,

41. # 表示图形只更新需要绘制的元素

42. ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=True, interval=10,

43. repeat=False)

44. plt.show()

再看下面的例子 :

[python] view plaincopyprint?

1. # -*- coding: utf-8 -*-

2. import numpy as np

3. import matplotlib.pyplot as plt

4. import matplotlib.animation as animation

6. #第一个参数必须为 framenum

7. def update_line(num, data, line):

8. line.set_data(data[...,:num])

9. return line,

10.

11. fig1 = plt.figure()

12.

13. data = np.random.rand(2, 15)

14. l, = plt.plot([], [], 'r-')

15. plt.xlim(0, 1)

16. plt.ylim(0, 1)

17. plt.xlabel('x')

18. plt.title('test')

19.

20. #framenum 从 1 增加大 25 后, 返回再次从 1 增加到 25, 再返回 ...

21. line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, 25,fargs=(data, l),

interval=50, blit=True)

22.

23. #等同于

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