fig
,
ax
=
plt
.
subplots
(
)
x
=
np
.
arange
(
0
,
2
*
np
.
pi
,
0.01
)
line
,
=
ax
.
plot
(
x
,
np
.
sin
(
x
)
)
def
animate
(
i
)
:
line
.
set_ydata
(
np
.
sin
(
x
+
i
/
10
)
)
return
line
,
def
init
(
)
:
line
.
set_ydata
(
np
.
sin
(
x
)
)
return
line
ani
=
animation
.
FuncAnimation
(
fig
=
fig
,
func
=
animate
,
frames
=
100
,
init_func
=
init
,
interval
=
20
,
blit
=
False
)
plt
.
show
(
)
ani
.
save
(
'an.gif'
,
writer
=
'imagemagick'
)
ani.save('你保存的路径',writer='imagemagick')#保存动图
这里保存动图需要先安装imageMagick库,否则不能用,点击imageMagick的下载与安装
绘制动图需要用到matplotlib中的animation模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import animationfig,ax=plt.subplots()#plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组#因此，使用fig,ax=plt...
访问或克隆此存储库，并通过Visual Studio Code中的LiveServer提供index.html。 将加载一个页面，要求您从下拉菜单中按ID号选择测试主题。 当您这样做时，将仅返回与该测试主题匹配的结果。 这将按计数创建该测试对象的肚脐中发现的前十种细菌的Plotly条形图和Plotly气泡图，并显示该测试对象的人口统计信息。
这是作业20，基于2021年4月7日，10月12日，12月21日在明尼苏达大学数据分析和可视化新手训练营中涵盖的材料。
ani=animation.ArtistAnimation(fig,lns,interval=50)#生成动画
ani.save("pendulum.gif",writer='pillow')
ani.save('Pendulum_Animation.mp4',writer='ffmpeg',fps=1000/50)
fig是用来展示的figure，用plt.figure()生成
lns是list格式，每一个元素是一个完...
继续进行多线学习。李沐和B站的课，至于西瓜书和南瓜书，我想等到自己论文答辩完，不是很忙的时候学习。
多看和记一下python的一些重要函数和语法
华为云的直播有一些活动和课，最近看到的，抽空看看。
接下来的两周还有两次机器学习的代码实践课，多学学机器学习的思想和python熟练度。
我可能学的很慢，但是每天都在学，希望最后有所收获
python基础知识
记录自己感觉重要和刚接触不同于java的一些东西，为了考研，有一年多没碰电脑，感觉还是忘掉的.
pytorch下保存图像有很多种方法，但是这些基本上都是基于图像处理的，将图像的像素指定一定的维度 ，具体可见以下博客：
Pytorch中保存图片的方式_造未来-CSDN博客_pytorch保存图片
主要是写一些函数来保存图片；
另外，pytorch中有很多可以直接保存图片的语句
save_image(fake_images, './img/fake_images-{}.png'.format(epoch + 1))
此语句同样需要转化像素。
主要运用matplotlib.animation，保存动图的代码为：
ani.save(“test.gif”, writer=‘pillow’)
writer='pillow’不能不加。
示例（根据matplotlib官网示例进行修改）：
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
def data_gen():
for c
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 a...
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
2. 创建一个空的散点图
```python
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter([], [], animated=True)
3. 定义一个函数用于更新散点图
```python
def update(frame):
# 更新散点图的数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
scatter.set_offsets(np.c_[x, y])
scatter.set_color(colors)
scatter.set_sizes(sizes)
# 返回散点图对象
return scatter,
4. 创建一个动画对象
```python
animation = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), interval=50, blit=True)
5. 显示动画
```python
plt.show()
完整代码如下：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter([], [], animated=True)
def update(frame):
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
scatter.set_offsets(np.c_[x, y])
scatter.set_color(colors)
scatter.set_sizes(sizes)
return scatter,
animation = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), interval=50, blit=True)
plt.show()
al_mn:
用ajax上传一个文件小demo
CSDN-Ada助手:
