如何使用Python中的matplotlib庫制作動畫

這篇文章主要介紹了如何使用Python中的matplotlib庫制作動畫，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

matplotlib制作簡單的動畫

動畫即是在一段時間內(nèi)快速連續(xù)的重新繪制圖像的過程.

matplotlib提供了方法用于處理簡單動畫的繪制:

import matplotlib.animation as ma
def update(number):
    pass

# 每隔30毫秒,執(zhí)行一次update
ma.FuncAnimation(
    mp.gcf(),   # 作用域當(dāng)前窗體
    update,     # 更新函數(shù)的函數(shù)名
    interval=30 # 每隔30毫秒,執(zhí)行一次update
)

案例1:

隨機(jī)生成各種顏色的100個氣泡, 讓他們不斷增大.

1.隨機(jī)生成100個氣泡.

2.每個氣泡擁有四個屬性: position, size, growth, color

3.把每個氣泡繪制到窗口中.

4.開啟動畫,在update函數(shù)中更新每個氣泡的屬性并重新繪制

"""
簡單動畫
1. 隨機(jī)生成100個氣泡.
2. 每個氣泡擁有四個屬性: position, size, growth, color
3. 把每個氣泡繪制到窗口中.
4. 開啟動畫,在update函數(shù)中更新每個氣泡的屬性并重新繪制
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.animation as ma

n = 100
balls = np.zeros(n, dtype=[
		('position', float, 2), # 位置屬性
		('size', float, 1),     # 大小屬性
		('growth', float, 1),   # 生長速度
		('color', float, 4)])   # 顏色屬性
# 初始化每個泡泡
# uniform: 從0到1取隨機(jī)數(shù),填充n行2列的數(shù)組
balls['position']=np.random.uniform(0,1,(n,2))
balls['size']=np.random.uniform(50,70,n)
balls['growth']=np.random.uniform(10,20,n)
balls['color']=np.random.uniform(0,1,(n,4))
# 繪制100個泡泡
mp.figure('Bubble', facecolor='lightgray')
mp.title('Bubble', fontsize=18)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
sc = mp.scatter(balls['position'][:,0], 
	       balls['position'][:,1],
	       balls['size'], 
	       color=balls['color'])

# 啟動動畫
def update(number):
	balls['size'] += balls['growth']
	# 讓某個泡泡破裂,從頭開始執(zhí)行
	boom_i = number % n
	balls[boom_i]['size'] = 60
	balls[boom_i]['position']= \
			np.random.uniform(0, 1, (1, 2))
	# 重新設(shè)置屬性
	sc.set_sizes(balls['size'])
	sc.set_offsets(balls['position'])

anim = ma.FuncAnimation(
	mp.gcf(), update, interval=30)

mp.show()

案例2

"""
模擬心電圖
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.animation as ma

mp.figure('Signal', facecolor='lightgray')
mp.title('Signal', fontsize=16)
mp.xlim(0, 10)
mp.ylim(-3, 3)
mp.grid(linestyle=':')
pl = mp.plot([],[], color='dodgerblue',
		label='Signal')[0]
# 啟動動畫
def update(data):
	t, v = data
	x, y = pl.get_data()  #x y: ndarray數(shù)組
	x = np.append(x, t)
	y = np.append(y, v)
	# 重新繪制圖像
	pl.set_data(x, y)
	# 移動坐標(biāo)軸
	if x[-1]>5:
		mp.xlim(x[-1]-5, x[-1]+5)

x = 0
def generator():
	global x
	y = np.sin(2 * np.pi * x) * \
		np.exp(np.sin(0.2 * np.pi * x))
	yield (x, y)
	x += 0.05

anim = ma.FuncAnimation(mp.gcf(), 
	update, generator, interval=30)
mp.show()

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