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link管理  ›  使用matplotlib制作动态图 | Jun's Blog
matlab函数 blog 动态图片 matplotlib
https://www.jun997.xyz/2023/06/15/b92001135b17.html
爱跑步的山寨机
1 年前

使用matplotlib制作动态图

Created 2023-06-15 Updated 2023-06-15

matplotlib( https://matplotlib.org/ )是一个著名的python绘图库，由于其灵活强大的绘图功能使得在python中可视化变得非常容易，关于matplotlib的基础知识这里不再介绍，有疑问可以去官网翻 Tutorials 和 example 学习。由于我们实际使用时常常是绘制静态图，忽略了matplotlib的动态图生成功能，同时matplotlib生成动态图的功能不是非常 友善 ，因此大部分人在真的需要制作动态图时都会选择先用matplotlib生成一系列静态图片，然后再用其它相对比较容易使用的第三方python库生成动态图，如imageio( https://imageio.readthedocs.io/en/stable/# ), 或者使用其它工具，如Matlab。这里打算简单介绍一下在matplotlib库中制作动态图的方法。

二、模块简介

matplotlib的 animation 模块提供了动态图制作功能，animation类提供了两个方法来生成动态图，即 FuncAnimation 和 ArtistAnimation ，这里我们使用 FuncAnimation 方法重复调用函数来生成图片。

1. FuncAnimation 类介绍

FuncAnimation 类的主要参数包括：

  • fig: 每一帧画面绘制使得Figure对象
  • func: 定义动画每一帧的更新函数，通常这一函数需要包含额外参数，此时可以用 functools.partial 来生成。
  • frames：可以是可迭代对象，整数，或者生成函数或者缺省。
  • init_func：初始化函数
  • inteval：每一帧画面的停留时间
  • repeat：当动态图中所有帧都播放完了之后是否重复播放
  • bilt：是否使用blitting来优化绘图
    • 2. 定义动画更新函数

    在 FunAnimation 类中，更新函数在每一帧中都会被重新调用，通过在更新函数中更改一些绘图函数的数据，在每一帧我们就能得到不同的图片，然后FunAnimation的Writer(后端)将这些图片组合就能得到动态图片。关于更新函数的一些需要注意的地方是：

  • 如果设置了bilt == True，更新函数的最后就需要返回所有被修改或创建的Artists的引用变量
  • 生成函数的第一个传入参数必须是当前的帧数，其具体值可以通过frames参数定义，可以是可迭代类型或整数
    • 三、使用matplotlib制作动画 1.一步法制作动态图片

    由于matplotlib本身自带强大的绘图功能，因此我们可以不用生成图片，直接在初始绘图的基础上通过更新函数来修改绘图数据，一步直接生成动态图片，方便快捷，以下是代码： 

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

    ### 绘制y=sin(2pi(x+t/t_0))*sin(2pi(t/t_0))
    def getSinx_t(t=0, t_0=120, x_count=1e5):
        x = np.linspace(0.0, 1.0, int(x_count))
        y = np.sin(2.0*np.pi*(x + t/t_0))*np.sin(t/t_0*2.0*np.pi)
        return x, y


    ### 图片初始化
    fig, ax = plt.subplots(dpi=100)
    ax.set_aspect('auto')
    ax.set_xlim((0.0, 1.0))
    ax.set_ylim((-1.0, 1.0))
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_title(r'$y=sin[2\pi(x+t/t_0)]*sin(2\pi t/t_0)$')


    ### 绘制初始曲线
    x, y = getSinx_t()
    y_up = y[np.where(y>0)]
    x_up = x[np.where(y>0)]
    x_dn = x[np.where(y<0)]
    y_dn = y[np.where(y<0)]
    plot_line = ax.plot(x, y)
    plot_hline = ax.hlines(y=0.0, xmin=0.0, xmax=1.0, linestyles='dashed', colors='grey')
    fill_xy_up = ax.fill_between(x=x_up, y1=y_up, y2=0, color='red', alpha=0.3)
    fill_xy_dn = ax.fill_between(x=x_dn, y1=y_dn, y2=0, color='green', alpha=0.3)
    plot_text = ax.text(x=0.8, y=0.75, s='t=0', fontsize=16, fontfamily='cursive')


    ### 定义动画更新函数
    def UpdateFigure(num, f_plot_line, f_fill_xy_up, f_fill_xy_dn, f_plot_text):
        x_update, y_update = getSinx_t(t=num)
        f_plot_line[0].set_data(x_update, y_update)
        f_plot_text.set_text('t={}'.format(num))
        x_up = x_update[np.where(y_update>0)]
        y_up = y_update[np.where(y_update>0)]
        xy_up1 = np.column_stack((x_up, y_up))
        xy_up2 = np.column_stack((x_up[::-1], np.zeros(x_up.shape)))
        x_dn = x_update[np.where(y_update<0)]
        y_dn = y_update[np.where(y_update<0)]
        xy_dn1 = np.column_stack((x_dn, y_dn))
        xy_dn2 = np.column_stack((x_dn[::-1], np.zeros(x_dn.shape)))
        f_fill_xy_up.set_verts([np.vstack((xy_up1, xy_up2))])
        f_fill_xy_dn.set_verts([np.vstack((xy_dn1, xy_dn2))])
        return [f_plot_line[0], f_fill_xy_up, f_fill_xy_dn, f_plot_text]


    ### 创建FunAnimation对象
    ani = FuncAnimation(fig, partial(
            UpdateFigure, 
            f_plot_line=plot_line, 
            f_fill_xy_up=fill_xy_up,
            f_fill_xy_dn=fill_xy_dn,
            f_plot_text=plot_text),
        np.arange(120),
        blit=True)


    ### 保存动态图片
    ani.save('sinxt.gif', fps=60)

    以下为得到的动态图片：
    2. 两步法制作动态图片

    所谓两步法是指，首先用matplotlib生成一系列静态图片，然后结合 matplotlib.image.imread 读取图片功能和 matplotlib.axes.Axes.imshow 展示图片功能，来动态地更新图片，这种方法相比于上一种方法稍微复杂，但是这种方法灵活性更高，同时也可以用来组合一些非matplotlib生成的图片。以下为代码： 

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    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.image as mimg
    from matplotlib.animation import FuncAnimation
    import numpy as np
    from functools import partial
    import os


    ### 绘制y=cos(2pi(x+t/t_0))*cos(2pi(t/t_0))
    def getCosx_t(t=0, t_0=120, x_count=1e5):
        x = np.linspace(0.0, 1.0, int(x_count))
        y = np.cos(2.0*np.pi*(x + t/t_0))*np.cos(t/t_0*2.0*np.pi)
        return x, y


    fig_count = 120             # 图片总数


    ### 定义生成所有图片的函数
    def getFigrues(fig_count):
        try:
            os.mkdir('fig')
        except FileExistsError:
            print("Dir Exist!")
        for i in range(fig_count):
            fig, ax = plt.subplots(dpi=100)
            ax.set_aspect('auto')
            ax.set_xlim((0.0, 1.0))
            ax.set_ylim((-1.0, 1.0))
            ax.set_xlabel('x')
            ax.set_ylabel('y')
            ax.set_title(r'$y=cos[2\pi(x+t/t_0)]*cos(2\pi t/t_0)$')
            x, y = getCosx_t(t=i)
            y_up = y[np.where(y>0)]
            x_up = x[np.where(y>0)]
            x_dn = x[np.where(y<0)]
            y_dn = y[np.where(y<0)]
            ax.plot(x, y)
            ax.hlines(y=0.0, xmin=0.0, xmax=1.0, linestyles='dashed', colors='grey')
            ax.fill_between(x=x_up, y1=y_up, y2=0, color='red', alpha=0.3)
            ax.fill_between(x=x_dn, y1=y_dn, y2=0, color='green', alpha=0.3)
            ax.text(x=0.8, y=0.75, s='t={}'.format(i), fontsize=16, fontfamily='cursive')
            fig.show(False)
            fig.savefig('./fig/{}.jpg'.format(i))
            plt.close(fig)
    getFigrues(fig_count) 


    ### 读取图片尺寸
    def GetFigSize(fig_path='./fig/0.jpg'):
        now_img = mimg.imread(fname=fig_path)
        img_pxy = now_img.shape
        return img_pxy[1], img_pxy[0]


    ### 绘图初始化
    img_px, img_py = GetFigSize()
    img_dpi=100
    fig, ax = plt.subplots(figsize=[img_px/img_dpi, img_py/img_dpi], dpi=img_dpi)
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_position([0.0, 0.0, 1.0, 1.0])
    ax.set_axis_off()
    plot_img = ax.imshow(X=np.zeros((img_py, img_px, 3)))


    ### 定义动画更新函数
    def UpdateImages(num, f_plot_img):
        now_img_path = './fig/{}.jpg'.format(num)
        now_img = mimg.imread(fname=now_img_path)
        f_plot_img.set_data(now_img)
        return [f_plot_img]


    ### 创建FunAnimation对象
    ani = FuncAnimation(
        fig, partial(UpdateImages, f_plot_img=plot_img),
        np.arange(fig_count),
        blit=True)


    ### 保存动态图片
    ani.save('cosxt.gif', fps=60)

    得到的动态图片：
    一、简介

  • 2. 二、模块简介
    1. 2.1.
    •  
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