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Python Matplotlib绘制动画的代码详解的详细内容，更多关于Python Matplotlib动画的资料请关注其它相关文章！
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