import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from scipy.interpolate import make_interp_spline #平滑曲线用的函数
plt.axis([0, 130,-16, 16])
xss=np.array([0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100,105,110,115,120,125,130])
ys=np.array([-1.56699, -1.55284, -1.51299, -1.44526, -1.34541, -1.20726, -1.02088, -0.775333, -0.463055,
-0.0576436, 0.475682, 1.15845, 2.00164, 2.99478, 4.13066, 5.38871, 6.73956, 8.10639, 9.43044,
10.6792, 11.8363, 12.8766, 13.7775, 14.5165, 15.0723, 15.4162, 15.5427])
plt.ion()
for k in range(20):
for i in range(101):
A=math.sin(i*math.pi/50)
yss=A*ys
x_smooth = np.linspace(xss.min(), xss.max(), 300)
y_smooth = make_interp_spline(xss, yss)(x_smooth)
plt.cla()
plt.plot(x_smooth, y_smooth,linewidth = '2', color= '#FF0000')
plt.axis([0, 130,-16, 16])
plt.show()
plt.pause(0.005)
if i==0 and k==0:input()

单单只是将静态图转换为字符画，功能貌似太过单一，无法很好满足我们的使用。
于是，小编便想着，既然静态图可以转换为字符画，那么动态图是否也可以实现呢。
毕竟，动态图不也就是许多静态图拼凑在一起生成的吗？
本篇文中，我将为大家讲解如何实现将动态图也转换为字符画。
这次的代码相较之前那次只是加入了30行的代码，这30行代码主要是实现拆分gif以及合成gif的功能。
废话不多说，直接上代码，我已经做了详细注释，可以将图片保存下来慢慢看，遇到什么问题欢迎私信我或者在评论区留言：
其中的关键在以下几点：
1、将gif图片拆分与合成
使用pillow库进行拆分，在使用imageio库实现gif的合成，可以重点看一下，最后一张代码图，里面有写。
其实通过这两种方法大家也可以实现将一系列图片转换为Gif动态图。
2、将gif图片合成，其中duration的设定
通过加入参数-d来规定，具体操作如下：
python ascii-gif.py 1.gif -d 0.1
意为生成循环周期为0.1秒的gif图片
在完成以上代码后，也许你会犹有未尽的感觉，并思考着，既然这样的动态图可以被转换为字符画的形式，那么视频是否也可以呢。
答案自然是可以的，毕竟，不考虑细节的话，很形象来说，视频不就有点像一个很长的gif动态图吗。
在下一篇文章中，我将为大家讲解，如何简单将一部视频转换为全字符视频，效果的话可以在我发布的视频里看到。
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机器学习需要使用python实现相应的算法，因此学习了Matplotlib中的画图。 
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当然为了能显示机器学习中每次迭代的效果与收敛速度，需要画出动态图形。
 
下面给出两个例子，分别可以画出动态条形图和动态折线图（使用两种不同的方法）。
 
注意要使用到plt.pause(time)函数。
 
动态条形图 
 基本原理是将数据放入数组，然后每次往数组里面增加一个数，清除之前的图，重新画出图像。
 
代码：
 
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
    y1.append(i)  # 每迭代一次，将i放入y1中画出来
    ax.cla()   # 清除键
    ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
    ax.legend()
    plt.pause(0.1)
 
 
动态折线图 
 基本原理是使用一个长度为2的数组，每次替换数据并在原始图像后追加。
 
代码：
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.axis([0, 100, 0, 1])
plt.ion()

xs = [0, 0]
ys = [1, 1]

for i in range(100):
    y = np.random.random()
    xs[0] = xs[1]
    ys[0] = ys[1]
    xs[1] = i
    ys[1] = y
    plt.plot(xs, ys)
    plt.pause(0.1)
 
效果： 
  
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