【Python】【matplotlib】动画
程序员文章站
2022-02-16 19:23:14
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figure.canvas.draw()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def update_data(line):
x[:] += 0.1
plt.setp(line, 'ydata', np.sin(x))
fig.canvas.draw()
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 1000)
line, = ax.plot(x, np.sin(x), lw=2)
timer = fig.canvas.new_timer(interval=50)
timer.add_callback(update_data, line)
timer.start()
plt.show()
- figure.canvas.draw()用来重新绘制整张图表,在上一篇博客中有大量应用
- setp,设定曲线的数据
- timer定时器,用法参见代码
使用缓存快速重绘
figure.canvas.draw()重绘整个图表,因此速度慢,占用资源多。
下面这段代码,只更新动态对象,而静态对象保存起来
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 1000)
ax.plot(x,np.cos(x))
line, = ax.plot(x, np.sin(x), lw=2,animated=True)#1. 要作为动画的元素,animated属性设为True
fig.canvas.draw()#2. 重绘图表,忽略animated=True的对象
background=fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)#3. 保存图像信息到background中
def update_data(line):
x[:] += 0.1
plt.setp(line, 'ydata', np.sin(x))
fig.canvas.restore_region(background)#4. 恢复background中的信息(也就擦除了所有动态元素)
ax.draw_artist(line)#5. 绘制更新后的动态对象
fig.canvas.blit(ax.bbox)#6. 绘制更新后的内容
timer = fig.canvas.new_timer(interval=50)
timer.add_callback(update_data, line)
timer.start()
plt.show()
注意代码中注释的6个步骤:
1. 要作为动画的元素,animated属性设为True
2. 重绘图表,忽略animated=True的对象
3. 保存图像信息到background中
4. 恢复background中的信息(也就擦除了所有动态元素)
5. 绘制更新后的动态对象
6. 绘制更新后的内容
animation模块
animation模块对上述过程进行了封装,使得画动画变得方便一些。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 200)
y = np.sin(x)
line, = ax.plot(x, y, lw=2, animated=True)
def update_line(i):
y = np.sin(x + i / 50)
plt.setp(line, 'ydata', y)
return [line]
ani = FuncAnimation(fig, update_line, blit=True, interval=25, frames=1000)
plt.show()
- blit=True表示使用缓存快速重绘
- frames参数设置最大帧数,update_line()的输入值i将在0到frames之间循环变化,frames也可以是一个list或array
- interval时间间隔
动画保存
step1:下载ffmpeg,FFmpeg for Windows,并解压缩
step2: 代码中添加一行:
plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = r'C:\Users\guofei\Downloads\ffmpeg\bin\ffmpeg'
step3: 保存
ani.save('test.mp4',fps=25)
效果:
上一篇: matplotlib 绘制动画