Matplotlib动画|极客教程

Matplotlib动画

Matplotlib是一个用于绘制图表和图形的Python库，它提供了丰富的功能和灵活的接口，可以用来创建各种类型的图表，包括静态图和动画。在本文中，我们将详细介绍如何使用Matplotlib创建动画，包括基本动画、交互式动画和保存动画等。

基本动画

示例1：基本动画

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

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/10.0))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=20)
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个基本的动画，通过改变正弦曲线的相位来实现动画效果。我们使用FuncAnimation函数来创建动画，指定了动画的帧数和更新间隔。

示例2：多个子图动画

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

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line1, = ax1.plot(x, np.sin(x))
line2, = ax2.plot(x, np.cos(x))

def animate(i):
    line1.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    line2.set_ydata(np.cos(x + i/10.0))
    return line1, line2

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=20)
plt.show()

这个示例展示了如何在多个子图中创建动画，我们使用subplots函数创建了两个子图，并在每个子图中绘制了不同的曲线，然后通过FuncAnimation函数实现了动画效果。

交互式动画

示例3：交互式动画

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

fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def update(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame/10.0))
    return line,

def onClick(event):
    ani.event_source.stop()

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, blit=True)
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onClick)
plt.show()

Output:

Matplotlib动画

在这个示例中，我们创建了一个交互式动画，当用户点击图表时，动画会停止。我们使用mpl_connect函数来绑定点击事件，并在事件发生时停止动画。

示例4：交互式滑块动画

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib.widgets import Slider

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(bottom=0.25)
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def update(val):
    line.set_ydata(np.sin(x + val))
    fig.canvas.draw_idle()

axSlider = plt.axes([0.1, 0.1, 0.65, 0.03])
slider = Slider(axSlider, 'Phase', 0, 10, valinit=0)
slider.on_changed(update)

plt.show()

Output:

Matplotlib动画

这个示例展示了如何创建一个交互式滑块动画，用户可以通过滑块来控制正弦曲线的相位，我们使用Slider类来创建滑块，并在滑块数值发生变化时更新动画。

保存动画

示例5：保存动画为GIF

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

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/10.0))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=20)
ani.save('sin_wave.gif', writer='pillow')

在这个示例中，我们创建了一个动画并将其保存为GIF格式，我们使用save方法来保存动画，并指定了保存的文件名和写入器。

示例6：保存动画为MP4

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

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/10.0))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=20)
ani.save('sin_wave.mp4', writer='ffmpeg')