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  • 下面让我们看两个使用散点图的最小示例。(a) 使用交互模式plt.ion()要制作动画,我们需要一个事件循环。获取事件循环的一种方法是使用plt.ion()(“interactive on”)。然后需要先绘制图形,然后在循环中更新绘图...

    ?s=32Tyson

    有几种方法可以设置matplotlib绘图的动画。下面让我们看两个使用散点图的最小示例。

    (a) 使用交互模式plt.ion()

    要制作动画,我们需要一个事件循环。获取事件循环的一种方法是使用plt.ion()(“interactive on”)。然后需要先绘制图形,然后在循环中更新绘图。在循环中,我们需要绘制画布,并为窗口处理其他事件(如鼠标交互等)引入一点暂停。没有这个停顿,窗户就会结冰。最后,我们调用plt.waitforbuttonpress()让窗口保持打开状态,即使动画已经完成。import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    plt.ion()

    fig, ax = plt.subplots()

    x, y = [],[]

    sc = ax.scatter(x,y)

    plt.xlim(0,10)

    plt.ylim(0,10)

    plt.draw()

    for i in range(1000):

    x.append(np.random.rand(1)*10)

    y.append(np.random.rand(1)*10)

    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

    fig.canvas.draw_idle()

    plt.pause(0.1)

    plt.waitforbuttonpress()

    (b) 使用FuncAnimation

    上面的大部分可以使用^{}自动完成。FuncAnimation将处理循环和重绘,并在给定的时间间隔后不断调用函数(在本例中为animate())。动画只会在调用plt.show()时启动,因此会在绘图窗口的事件循环中自动运行。import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation

    import numpy as np

    fig, ax = plt.subplots()

    x, y = [],[]

    sc = ax.scatter(x,y)

    plt.xlim(0,10)

    plt.ylim(0,10)

    def animate(i):

    x.append(np.random.rand(1)*10)

    y.append(np.random.rand(1)*10)

    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

    ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate,

    frames=2, interval=100, repeat=True)

    plt.show()

    赞踩评论- 2020年3月30日 23:25

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  • 在下文中,我们将使用散点图查看两个最小示例.(a)使用交互式模式plt.ion()要进行动画制作,我们需要一个事件循环.获取事件循环的一种方法是使用plt.ion()(“交互式打开”).然后需要首先绘制图形,然后可以循环更新绘图....

    有几种方法可以对matplotlib图进行动画处理.在下文中,我们将使用散点图查看两个最小示例.

    (a)使用交互式模式plt.ion()

    要进行动画制作,我们需要一个事件循环.获取事件循环的一种方法是使用plt.ion()(“交互式打开”).然后需要首先绘制图形,然后可以循环更新绘图.在循环内部,我们需要绘制画布并为窗口引入一点暂停来处理其他事件(如鼠标交互等).没有这个暂停,窗口就会冻结.最后我们调用plt.waitforbuttonpress()让窗口保持打开状态,即使动画完成后也是如此.

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    plt.ion()

    fig, ax = plt.subplots()

    x, y = [],[]

    sc = ax.scatter(x,y)

    plt.xlim(0,10)

    plt.ylim(0,10)

    plt.draw()

    for i in range(1000):

    x.append(np.random.rand(1)*10)

    y.append(np.random.rand(1)*10)

    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

    fig.canvas.draw_idle()

    plt.pause(0.1)

    plt.waitforbuttonpress()

    (b)使用FuncAnimation

    上面的大部分都可以使用matplotlib.animation.FuncAnimation自动完成.FuncAnimation将处理循环和重绘,并将在给定的时间间隔后不断调用函数(在本例中为animate()).只有在调用plt.show()时动画才会启动,从而在绘图窗口的事件循环中自动运行.

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation

    import numpy as np

    fig, ax = plt.subplots()

    x, y = [],[]

    sc = ax.scatter(x,y)

    plt.xlim(0,10)

    plt.ylim(0,10)

    def animate(i):

    x.append(np.random.rand(1)*10)

    y.append(np.random.rand(1)*10)

    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

    ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate,

    frames=2, interval=100, repeat=True)

    plt.show()

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  • python制作散点图超简单! import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_values, y_values, s=100) plt.show() 效果图:

    python制作散点图超简单!

    import matplotlib.pyplot as plt 
    
    x_values = [1, 2, 3, 4, 5] 
    y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
    plt.scatter(x_values, y_values, s=100) 
    plt.show()
    

    效果图:

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  • I am currently have a nx3 matrix array. I want plot the three columns as three axis's.How can I do that?I have googled and people suggested using Matlab, but I am really having a hard time with unders...

    1586010002-jmsa.png

    I am currently have a nx3 matrix array. I want plot the three columns as three axis's.

    How can I do that?

    I have googled and people suggested using Matlab, but I am really having a hard time with understanding it. I also need it be a scatter plot.

    Can someone teach me?

    解决方案

    You can use matplotlib for this. matplotlib has a mplot3d module that will do exactly what you want.

    from matplotlib import pyplot

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    import random

    fig = pyplot.figure()

    ax = Axes3D(fig)

    sequence_containing_x_vals = list(range(0, 100))

    sequence_containing_y_vals = list(range(0, 100))

    sequence_containing_z_vals = list(range(0, 100))

    random.shuffle(sequence_containing_x_vals)

    random.shuffle(sequence_containing_y_vals)

    random.shuffle(sequence_containing_z_vals)

    ax.scatter(sequence_containing_x_vals, sequence_containing_y_vals, sequence_containing_z_vals)

    pyplot.show()

    The code above generates a figure like:

    9Y4AC.png

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