Python matplotlib 动画绘制详情

目录
  • 最最简单的操作
  • Animation类
    • FuncAnimation
  • ArtistAnimation
  • 动画保存
    • .save()函数

最最简单的操作

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

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)

while True:
    ax.plot(x,y)
    plt.pause(1)
    ax.cla()
    x += np.pi/30
    y = np.sin(x)

有人会问，为什么不能直接 用 plot 替代 ax 呢？

好问题，你可以一试，会发现这玩意没法关掉 。。 当然  ctrl + C等暴力手段是任何时候都ok的

Animation类

FuncAnimation

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

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

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
ax.set_aspect(3)
ax.plot(x,y,'-.',c='red',label="the old one")
line = ax.plot(x,y,c='green')
plt.legend()

def fun(i):
    global x
    x += 0.1
    y = np.sin(x)
    line[0].set_ydata(y)
    return line

animation = FuncAnimation(fig,fun,interval=100)
plt.show()

这就有两个问题需要解决一下

第一个：line到底是什么类型的东西

type(line)
<class 'list'>

明显，这就是。。列表。

第二个：set_data;set_xdata;set_ydata

你可以自己更改一下试试看，结果是显而易见的

ArtistAnimation

它的好处是你不要费尽心机去想一个可能 勾八 的函数了

它的坏处是 ：

一个能用函数表示的动画 为什么要在新增一个列表才能表达呢？

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

frames = []
x = np.linspace(0,np.pi*2,10)
for i in range(20):
    x += np.pi*2/20
    y = np.sin(x)
    frames.append(ax.plot(y,'-.',c='red'))

animation = ArtistAnimation(fig,frames,interval=100)
plt.show()

很好！现在只需要保存动画就圆满了

动画保存

.save()函数

filename 画文件名+后缀
fps 动画每秒的帧数   默认值为 原动画的帧数
dpi 动画每英寸的点数 默认值为 原动画的点数
codec 编码格式 默认值为’h264’

filename画文件名+后缀fps动画每秒的帧数   默认值为 原动画的帧数dpi动画每英寸的点数 默认值为 原动画的点数codec编码格式 默认值为’h264’

animation.save("1.gif")

到此这篇关于Python matplotlib 动画绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python通过matplotlib绘制动画简单实例

    Python通过matplotlib绘制动画简单实例

    Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import n

  • Python matplotlib绘制实时数据动画

    Python matplotlib绘制实时数据动画

    目录 一.实时数据可视化的数据准备 01.设置图表主题样式 02使用样例数据 二.使用电影票房数据制作动画 一.实时数据可视化的数据准备 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置一般的样例数据 x=[0,1,2,3,4] # x轴数据 y=[0,1,2,3,4] # y轴数据 # 设置多维数据 dev_x=[25,26,27,28,29,30] # 开发者的年龄 dev_y=[7567,8789,8900,11560,167

  • Python Matplotlib绘制动画的代码详解

    Python Matplotlib绘制动画的代码详解

    目录 matplotlib 动画 人口出生率 男女人口总数 雨滴 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

  • Python使用matplotlib绘制动画的方法

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制动画的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 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: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig =

  • Python matplotlib 动画绘制详情

    Python matplotlib 动画绘制详情

    目录 最最简单的操作 Animation类 FuncAnimation ArtistAnimation 动画保存 .save()函数 最最简单的操作 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.subplots() x = np.linspace(0,10,100) y = np.sin(x) while True: ax.plot(x,y) plt.pause(1) ax.cla(

  • Python matplotlib如何绘制各种流线图

    Python matplotlib如何绘制各种流线图

    目录 前言 流线图概述 什么是流线图? 流线图应用场景 获取流线图方法 流线图属性 设置流线图密度 设置流线宽度 设置流线颜色 设置流线缩放 设置流线颜色系 绘制流线图步骤 小试牛刀 总结 前言 在Python关于绘图,Mlab提供开源的matplotlib模块,不仅可以绘制折线图.柱状图.散点图等常规图外,还支持绘制量场图.频谱图.提琴图.箱型图等特殊图,例举往期文章可前往查看详情. 我们日常生活中经常会关注天气预报,在换季的时候,播报员会讲解气流流动情况.在天气预报过程中,气象专家们会根据流

  • Python+matplotlib实现绘制等高线图示例详解

    Python+matplotlib实现绘制等高线图示例详解

    目录 前言 1. 等高线图概述 什么是等高线图? 等高线图常用场景 绘制等高线图步骤 案例展示 2. 等高线图属性 设置等高线颜色 设置等高线透明度 设置等高线颜色级别 设置等高线宽度 设置等高线样式 3. 显示轮廓标签 4. 填充颜色 5. 添加颜色条说明 总结 前言 我们在往期对matplotlib.pyplot()方法学习,到现在我们已经会绘制折线图.柱状图.散点等常规的图表啦(往期的内容如下,大家可以方便查看往期内容) Python matplotlib底层原理解析 Python利用 m

  • Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图

    Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图

    本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下: 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange from numpy.random import rand def gbar(ax, x, y, width=0.5, bottom=0): X = [[.6, .6], [.7, .7]] for left, top in zip(x, y): ri

  • Python matplotlib plotly绘制图表详解

    Python matplotlib plotly绘制图表详解

    目录 一.整理数据 二.折线图 三.散点图 四.饼图 五.柱形图 六.点图(设置多个go对象) 七.2D密度图 八.简单3D图 一.整理数据 以300部电影作为数据源 import pandas as pd cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xls") cnboo import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as

  • Python+Matplotlib实现绘制三维折线图

    目录 1.0简介 2.0三维图画法与类型 1.直线绘制(Line plots) 2.散点绘制(Scatter plots) 3.线框图(Wireframe plots) 4.三角表面图(Tri-Surface plots) 5.随机散点图 1.0简介 三维图像技术是现在国际最先进的计算机展示技术之一,任何普通电脑只需要安装一个插件,就可以在网络浏览器中呈现三维的产品,不但逼真,而且可以动态展示产品的组合过程,特别适合远程浏览. 立体图视觉上层次分明色彩鲜艳,具有很强的视觉冲击力,让观看的人驻景时

  • python matplotlib库绘制散点图例题解析

    python matplotlib库绘制散点图例题解析

    假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,

  • python matplotlib库绘制条形图练习题

    python matplotlib库绘制条形图练习题

    练习一:假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据? a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机

  • python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码（交互式绘图）

    python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码（交互式绘图）

    本文研究的主要是python+matplotlib实现动态绘制图片(交互式绘图)的相关内容,具体介绍和实现代码如下所示. 最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统

随机推荐