详解如何使用Python绘制动图(一) |
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在这篇文章中,我们将熟悉并使用Matplotlib提供的animation模块,绘制动态图像。 我们将绘制一个简单的例子:在正弦函数上移动的切线。 FuncAnimation是Matplotlib库为我们提供的用于绘制动态图像的接口,其中包含如下参数: fig:画布对象,由创建画布时的返回得到,即fig = plt.figure()frames:指定动图的帧数,但这个参数类型必须是可迭代的列表等。每次调用func函数对图像进行更新时,接口将自动向func函数提供此时的帧数num,这使得更新数据十分方便。func:用于更新图片从而产生动态效果的调用函数,在编写时通常会用到set_data等类似的方法,其返回值是一个元素为被更新的图形对象的列表。同时,func可以接受帧数参数num,用来更新每帧图像。具体内容我们将在示例中看到。interval:更新频率,单位是毫秒。上面这些参数的用法我们会在具体的实践中更清楚的看到。 2. 绘图思路 (1). 绘制初始的静态图形在绘制动态效果前,我们需要一个初始的静态的图片,例如在绘制正弦函数上变化的切线时,我们的初始图片是一条正弦函数曲线、在曲线第一个点上的切线以及对应的切点。在后续的动图中,切点与切线是变化的,也就是说,我们需要操作切点与切线这两个对象。 我们使用plot接口来绘制初始的正弦曲线、切点与切线,而实现后续的动态效果时,我们只需要更新绘制切点与切线时的数据即可。这就告诉我们,我们需要得到切点与切线的对象: crave_ani = plt.plot(x,y,'red',alpha=0.5)[0] #正弦曲线 tangent_ani = plt.plot(xs,ys,c='blue',alpha=0.8)[0] #切线 point_ani = plt.plot(0,0,'r',alpha=0.4,marker='o')[0] #切点(由于这只是示例,我们先不需要搞清楚绘制切线的数据是怎么得到的。) 我们用crave_ani、tanget_ani和point_ani这三个变量来表示从plot接口中返回的三个对象。值得注意的是,plot接口可以同时绘制多个对象(例如两条曲线同时绘制时),所以它的返回是一个列表,而我们需要使用列表的方式来获得其中的元素。这也是其它文章中出现这种写法的原因: crave_ani, = plt.plot(x,y,'red',alpha=0.5)在crave_ani后加一个逗号,实际上就是用来从plot接口返回的列表中获得第一个元素。 (2). 在func函数中更新数据以获得动态效果当我们使用plot接口绘制了多个图形后,我们需要从中选择需要更新数据的图形。在我们的例子中,切线和切点是需要更新的,而我们已经有了代表它们的变量。这时,我们只需要在func函数中使用set_data方法,例如 point_ani.set_data(x[num],y[num])在上面这句代码中,num是实时的帧数,我们在使用FuncAnimation接口时,这个参数是自动返回给func函数的。列表x和y则是我们提前计算的坐标值。我们只需要使用set_data方法即可快速的通过帧数来更新切点的数据。 在func函数中,我们需要将被更新的图形对象以诸如列表等可迭代的数据形式返回,例如 return [point_ani]这句代码表示我们在func函数中更新了一个图形对象的数据,我们需要把它们组成列表返回。在其它文章中,可能出现这样的写法: return point_ani,这种写法实际上是将被改变的图形对象作为元组返回,总之,返回值必须是可迭代的。 (3). 调用FuncAnimation接口在完成初始图像绘制并在func函数中实现数据更新后,我们调用FuncAnimation接口即可。例如 ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=updata,frames=np.arange(0,100),interval=100)需要注意的是,帧数的指定一定需要使用可迭代的数据类型。 在完成这些工作后,我们可以进行保存、展示等操作: ani.save('sin_x.gif') plt.show() 二. 实践:绘制正弦曲线上变化的切线与切点首先,我们调入需要的模块。numpy模块为我们提供快捷的矩阵计算,而matplotlib库中的pyplot模块和animation模块则分别提供静态与动态图形的绘制方法: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation之后,我们对画布进行初始化: fig = plt.figure() plt.grid(ls='--')完成画布的简单初始化后,我们开始绘制初始图形。首先是一条正弦曲线: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) crave_ani = plt.plot(x,y,'red',alpha=0.5)[0]之后绘制切点: point_ani = plt.plot(0,0,'r',alpha=0.4,marker='o')[0]为了使得动图效果更好,我们在画布上增加坐标值以及切线斜率的文字标识,这些标识也将是动态的: xtext_ani = plt.text(5,0.8,'',fontsize=12) ytext_ani = plt.text(5,0.7,'',fontsize=12) ktext_ani = plt.text(5,0.6,'',fontsize=12)最后,我们来绘制切线的斜率,这里我们用到了几个函数。首先是通过顶点与斜率计算整条切线的函数,这个函数计算定点附近的切线上的值,用来绘制切线: def tangent_line(x0,y0,k): xs = np.linspace(x0 - 0.5,x0 + 0.5,100) ys = y0 + k * (xs - x0) return xs,ys之后我们还需要一个计算定点处切线斜率的函数,我们使用了简单的估计: def slope(x0): num_min = np.sin(x0 - 0.05) num_max = np.sin(x0 + 0.05) k = (num_max - num_min) / 0.1 return k最后,调用这些函数和plot接口即可: k = slope(x[0]) xs,ys = tangent_line(x[0],y[0],k) tangent_ani = plt.plot(xs,ys,c='blue',alpha=0.8)[0]此时,我们的初始图形绘制完成了,其效果是这样的:
其中,我们利用set_data和set_text方法来更新切线、切点以及文字内容,而这些数据都通过帧数num与计算得到的坐标值挂钩。熟练的使用set_data方法使我们的func函数形式优美。 最后,我们只需调用FuncAnimation接口即可获得动态效果: ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=updata,frames=np.arange(0,100),interval=100) ani.save('sin_x.gif') plt.show()效果如下: |
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