如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片

前言

在自学机器学习或者是深度学习的过程中,有的时候总想把执行过程或者执行结果显示出来,所以就想到了动画。好在用 Python 实现动画有许多中方式,而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现。

本文的目的是对 Matplotlib 的动画实现手段做一个简单的说明。

绘制动画

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

如果要让 matplotlib 实现动画功能的话,那么就要引入 animation 模块。

然后再创建 animation 的对象。

anim = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10,
                              repeat=False, init_func=init)

animation 的实现类是 FuncAnimation,它有一个构造方法。下面先通过一个示例,讲解 animation 的基本用法,然后再来细致分析 FuncAnimation 构造方法中各项参数的意义。

我们的目标是做一个 Sin 函数的动画示例。

代码很简单。

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro',animated=True)

def init():
    ax.set_xlim(-np.pi,np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(-np.pi,np.pi, 90),interval=10,
                    init_func=init,blit=True)
plt.show()

核心代码是这一行。

anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(-np.pi,np.pi, 90),interval=10,
                    init_func=init,blit=True)

按照上面的示例代码,我们可以依葫芦画瓢编写动画代码了。

但,如果我们需要达到灵活运用的话,就需要花点心思,了解它们的机制。

我们先来看看 FuncAnimation 的构造方法。

def __init__(self, fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None,
                 save_count=None, **kwargs):

fig 自然是 matplotlib 中的 figure 对象。

func 是每一次更新时所调用的方法,它是回调函数。因此,我们可以在这个方法中更新 figure 当中的 axes 中的 line2d 对象,它是动态更新 figure 的根本。

frames 代表了整个动画过程中帧的取值范围,而本质上是一个数据发生器。我将在后面重点讲解它。

init_func 是初始函数,用来初始 figure 的画面。

fargs 是每次附加给 func 回调函数的参数,可以为 None

save_count 是缓存的数量

除此之外,还有一些可选的参数,它们分别是

interval 是每 2 个 frame 发生的时间间隔,单位是 ms,默认值是 200.

repeat_delay 取值是数值,如果 animation 是重复播放的话,这个值就是每次播放之间的延迟时间,单位是 ms。

repeat bool 型可选参数,默认为 True,代表动画是否会重复执行

blit bool 型可选参数,控制绘制的优化。默认是 False。

如何理解 animation 呢?

我认为,animation 的核心是 frames 和 func。

frames 可以取值:iterable,int,generator 生成器函数 或者是 None。

在上面的代码中,我们给 frames 的取值是这样的。

frames=np.linspace(-np.pi,np.pi, 90)

其实就是一个 list,它的值范围为 -pi 到 pi,frames 总共有 90 帧,而 list 是一个 iterable 类型,所以它可以不停的迭代。

frames 也可以取值为整数,相当于给参数赋值 range(frames)。

frames 也可以取值为 None,那么它的结果相当于传递 itertools.count,结构就是从 0 开始,每次步进 1,无限的执行下去。

frames 还接受 generator 函数,也就是生成器,但有个前提是,生成器要符合下面的签名格式。

def gen_function() -> obj

参数列表为空,但需要返回一个值,这个值就会传入到 func 回调函数当中。

func 是回调函数,它会在每次更新的时候被调用,所以我们只需要在这个函数中更新 figure 中的数值就可以了,就像下面代码。

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

frames 和 func 的关系是什么?

实际上,frames 决定了整个动画 frame 的取值范围,它会在 interval 时间内迭代一次,然后将值传递给 func,直到整个 frames 迭代完毕。

我本人而言,也更倾向于用 generator 函数去定义 frames 而不是直接分配一个列表,所以我可以将之前的代码改写如下。

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro',animated=True)

def init():
    ax.set_xlim(-np.pi,np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

def data_gen():

    frame = -np.pi

    step = 2 * np.pi / 90

    while frame < np.pi:
        frame += step
        yield frame

# anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(-np.pi,np.pi, 360),interval=10,
#                     init_func=init,blit=True)
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=data_gen,interval=10,
                    init_func=init,blit=True)

plt.show()

data_gen 就是一个生成器函数,它会每隔 10ms 运行一次,然后将结果传递给 update 函数。

data_gen 里面运用到了 yield 关键字,这是的我们可以在每次迭代时才返回相应的结构,而不要在一开始就分配。如果不熟悉这方面知识点的同学,可以自行搜索相应的知识。

保存动画

因为经常写博客,所以也经常需要将结果保存下来,一般我会保存为 .gif 格式图片,本篇博文的 gif 图像就是通过 matplotlib 保存的。

好在用 matplotlib 实现它也并不难。

anim.save('test_animation.gif',writer='imagemagick')

一句代码就搞定了,运行成功后,会在当前目录下生成 test_animation.gif 图像。

需要注意到的是,如果要保存 gif 图像,这要求开发者电脑已经安装了 ImageMagicK。

ubuntu 用户可以通过如下命令安装。

sudo apt-get install imagemagick

并且,动画保存的时候要指定 writer 为 imagemagick.

动画可以保存为 gif 图像,自然也能保存为 mp4 视频格式。

但这要求开发者计算机已经安装好 ffmpeg 库,并且 save 方法中指定 writer 为 ffmpeg,具体细节请读者自行扩展阅读。

总结

到此这篇关于如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib库绘制动画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!

(0)

相关推荐

  • 如何基于Python Matplotlib实现网格动画

    -1- 如果你对本文的代码感兴趣,可以去 Github (文末提供)里查看.第一次运行的时候会报一个错误(还没找到解决办法),不过只要再运行一次就正常了. 这篇文章虽然不是篇典型的数据科学类文章,不过它涉及到数据科学以及商业智能的应用.Python 的 Matplotlib 是最常用的图表绘制以及数据可视化库.我们对折线图.柱状图以及热力图都比较熟悉,但你知道用 Matplotlib 还能做简单的动画吗? 下面就是用 Matplotlib 制作动画的例子.展示的是 John Conway 的 <

  • 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使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法

    本文实例讲述了Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 关键点 win10安装ffmpeg animation函数使用 update函数 win10安装ffmpeg 因为最后要将动画图保存为.mp4格式,要用到ffmpeg,去官网下载,我az下载的是windows64bit static版本的,下载后解压到软件安装常用路径,并将ffmpeg路径添加到环境变量(这个方法在最后没用,但还是添加一下) animationa函数 准确来说是anima

  • 使用numpngw和matplotlib生成png动画的示例代码

    在matplotlib官网看到了第三方库numpngw的简介,利用该库作为插件可以辅助matplotlib生成png动画. numpngw概述 numpngw库可生成PNG静态图像和PNG动画. 通过write_png函数可以将 numpy保存为PNG 文件. 通过 write_apng 函数可以将数组序列保存为 PNG 动画(APNG)文件 . 通过AnimatedPNGWriter类可以将Matplotlib 保存为PNG动画文件. numpngw库的依赖包是numpy和setuptools

  • 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

  • matplotlib绘制动画代码示例

    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: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() axes1 = fig.add_subplot(111) line, = a

  • 如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片

    前言 在自学机器学习或者是深度学习的过程中,有的时候总想把执行过程或者执行结果显示出来,所以就想到了动画.好在用 Python 实现动画有许多中方式,而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现. 本文的目的是对 Matplotlib 的动画实现手段做一个简单的说明. 绘制动画 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 如果要让 matplotlib 实现动画功能的话,那么就要引入 ani

  • python利用matplotlib库绘制饼图的方法示例

    介绍 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. matplotlib的安装方法可以点击这里 这篇文章给大家主要介绍了python用matplotlib绘制饼图的方法,话不多说,下面来看代码

  • 利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    目录 前言 NumPy与Matplotlib 函数绘图 所需库函数语法 导入所需模块 一元一次函数 一元二次函数 指数函数 正弦函数 余弦函数 高级玩法 总结 前言 最近开始学习数学了,有一些题目的函数图像非常有特点,有一些函数图像手绘比较麻烦,那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢? 答案是有很多的,有很多不错的软件都能画出函数图像,但是,我想到了Python的数据可视化.Python在近些年非常火热,在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用,其丰富的库使其功能愈加强大. 这里我

  • Python利用Matplotlib库实现绘制饼形图

    目录 1.plt.pie() 2. 饼图基本 3. 饼状图进阶 4. 环形图 5. 内嵌环形图 1.plt.pie() 饼图 常常用来显示 整体中各部分所占的比例,在python-matplotlib库中通过plt.pie()方法来实现. 其主要参数如下: x --------每一块饼图的比例组成的序列.可以是一个列表.如果其中元素的值加起来大于一,则会通过归一化处理后的结果. explode -------- 指每一块饼距离圆心的距离.默认为0.如果大于0,则饼即会分裂出来,即“分裂饼形图”效

  • Python利用turtle库绘制彩虹代码示例

    语言:Python IDE:Python.IDE 需求 做出彩虹效果 颜色空间 RGB模型:光的三原色,共同决定色相 HSB/HSV模型:H色彩,S深浅,B饱和度,H决定色相 需要将HSB模型转换为RGB模型 代码示例: #-*- coding:utf-8 –*- from turtle import * def HSB2RGB(hues): hues = hues * 3.59 #100转成359范围 rgb=[0.0,0.0,0.0] i = int(hues/60)%6 f = hues/

  • python 利用turtle库绘制笑脸和哭脸的例子

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import turtle turtle.pensize(5) turtle.pencolor("yellow") turtle.fillcolor("red") turtle.penup() turtle.goto(0,-200) turtle.pendown() turtle.circle(200) turtle.penup() turtle.goto(-100,50) turtle.pendown() turtle.begin

  • Python利用Turtle库绘制一个小老虎

    目录 导语 1.定义库以及初始化界面 2.画出左右两只耳朵 3.画出小老虎头部轮廓 4. 画出老虎的两只眼睛 5.画出老虎的鼻子和嘴巴 6.画出小老虎的左右肢体和脚趾 7.在需要的位置写上我们的新年祝福 8. 显示倒数3,2,1 9.显示我们需要的文字 10.设定代码运行入口,调用目标函数 成果展示 导语 哈喽铁汁们好久不见吖~小编已经复工了于是马不停蹄赶来给大家准备新年礼物算开工礼物吧! 海龟来作图 虎年就是要画老虎 2022不用纸和笔~ 今晚画老虎~ 一二三四五 老虎宝宝示意图 虎年怎么能少

  • 详解利用python-highcharts库绘制交互式可视化图表

    目录 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts具体案例 总结 今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面: python-highcharts库的简单介绍

  • Python利用Turtle库绘制一颗樱花树

    后唐李煜曾说道,樱花落尽春将困,秋千架下归时.漏暗斜月迟迟,花在枝.樱花落尽的时候春天也将过去了,秋千架下归去时.天上的斜月姗姗来迟,花还在枝头. 关于python画图相关的,我们一直使用的是turtle来画,用专业的非标准库来做专业的事儿.将需要使用到的内置库或者非标准库全部都导入到当前的代码块中. from time import sleep # 用于控制程序运行时的阻塞停顿 from turtle import * # 绘图相关接口 import random # 生成随机数 设置全局需要

  • Android利用贝塞尔曲线绘制动画的示例代码

    目录 彩虹系列 弹簧动画 复杂立体感动画 总结 前面我们花了几篇介绍了贝塞尔曲线的原理和绘制贝塞尔曲线,着实让我们见识到了贝塞尔曲线的美.好奇心驱使我想看看贝塞尔曲线动起来会是什么样?本篇就借由动画驱动贝塞尔曲线绘制看看动起来的贝塞尔曲线什么效果. 彩虹系列 通过动画控制绘制的结束点,就可以让贝塞尔曲线动起来.例如下面的动图展示的效果,看起来像搭了一个滑滑梯一样.实际上就是用7条贝塞尔曲线实现的,我们使用了 Animation 对象的值来控制绘制的结束点,从而实现了对应的动画效果. 具体源码如下

随机推荐