Python實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)繪圖的示例詳解
示例
matplotlib
中的animation
提供了動(dòng)態(tài)繪圖功能,下面列舉一個(gè)最簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)繪制三角函數(shù)的例子,來初步演示一下。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,3)) line, = ax.plot([], [], lw=1) ax.grid() def init(): ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_xlim(0, 10) line.set_data([],[]) plt.tight_layout() return line, def animate(N): x = np.arange(N)/10 y = np.sin(x) line.set_data(x, y) return line, ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, range(100), init_func=init, interval=40) ani.save("ani_test_0.gif") plt.show()
效果如下
其中,fig, ax
為繪圖窗口和坐標(biāo)軸,這是在任何繪圖操作中都涉及到的元素,但在本例中的動(dòng)態(tài)繪圖操作中,ax
是以一種"全局變量"的形式存在的,將在后米娜的init
和animate
函數(shù)中被直接調(diào)用。
line
即為繪制在ax
之上的曲線,由于ax.plot
默認(rèn)返回一個(gè)曲線列表,通過line,=
這樣的方法,可以提取出曲線列表中的第0條曲線,其結(jié)果等價(jià)于
line = ax.plot([], [], lw=1)[0]
接下來init
函數(shù)用于繪圖曲線的初始化,animate
用于調(diào)整繪圖函數(shù)的動(dòng)態(tài)變化,其輸入N
暫時(shí)可以簡(jiǎn)單地理解為第N
張圖像的曲線。
接下來,就是動(dòng)態(tài)繪圖的核心對(duì)象FuncAnimation
。
FuncAnimation
FuncAnimation
是一個(gè)類,其構(gòu)造函數(shù)為
FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)
前面的4個(gè)參數(shù)在示例程序中已經(jīng)用到,fig
為繪圖窗口;func
為圖像更新函數(shù);frames
為繪圖幀號(hào);init_func
為圖像的初始化函數(shù)。
其繪圖邏輯寫成偽代碼類似于
for n in frames: if n>0: draw(func(n)) else: draw(init(n))
如果frames
是一個(gè)整數(shù),則在調(diào)用時(shí)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)為range(frames)
。
而用于繪圖的主要對(duì)象,就是坐標(biāo)軸ax
,故而在示例中的animate
以及init
函數(shù)的返回對(duì)象是line,
,當(dāng)然也可以寫成return [line]
。
FuncAnimation
中的其他參數(shù)含義如下:
fargs
為繪圖函數(shù)func
的其他輸入?yún)?shù)save_count
緩存幀數(shù)interval
幀延時(shí),默認(rèn)200毫秒,幀率25fps對(duì)應(yīng)40毫秒。repeat_delay
重復(fù)延時(shí),單位是微秒repeat
為False
時(shí),動(dòng)畫將只演示一遍。
三維情況
三維情況的動(dòng)圖繪制函數(shù),機(jī)理與二維是相同的,下面引用官方畫廊中的示例,來演示一下三維動(dòng)圖的繪制流程,首先生成一組隨機(jī)行走的曲線
np.random.seed(19680801) # 隨機(jī)數(shù)種子,便于復(fù)現(xiàn) def random_walk(N, L=0.05): st = np.random.random(3) steps = np.random.uniform(-L, L, size=(N, 3)) walk = st + np.cumsum(steps, axis=0) return walk walks = [random_walk(30) for index in range(40)]
random_walk
可生成一條隨機(jī)行走的三維曲線,walks
通過調(diào)用這個(gè)函數(shù),共生成了40條曲線,下面就是對(duì)這40條曲線的調(diào)用
def animate(num, walks, lines): for line, walk in zip(lines, walks): line.set_data(walk[:num, :2].T) line.set_3d_properties(walk[:num, 2]) return lines fig = plt.figure(figsize=(5,4)) ax = fig.add_subplot(projection="3d") lines = [ax.plot([], [], [], lw=1)[0] for _ in walks] ax.set(xlim3d=(0, 1), xlabel='X') ax.set(ylim3d=(0, 1), ylabel='Y') ax.set(zlim3d=(0, 1), zlabel='Z') ani = animation.FuncAnimation( fig, animate, 30, fargs=(walks, lines), interval=100) plt.show()
效果如下
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)繪圖的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python動(dòng)態(tài)繪圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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