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  • 展开全部你好,你可以考虑用turtle,这个是python自己带的简单画图的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431346432库,下面是一个小动画。fromturtleimportTurtle,ScreenMAP='''...

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    你好,你可以考虑用turtle,这个是python自己带的简单画图的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431346432库,下面是一个小动画。from turtle import Turtle, Screen

    MAP = '''

    XXXXXXXXOX

    XOOOOOOOOX

    XOXXXXXXXX

    XOOOOXXXXX

    XXXXOXXXXX

    XXXXOXXXXX

    XXXXOOOOOX

    XXXXXXXXOX

    XOOOOOOOOX

    XOXXXXXXXX

    '''

    MAP_ARRAY = [list(row) for row in MAP.strip().split('\n')]

    MAP_ARRAY.reverse()  # put 0, 0 in lower left corner

    ADJACENT = [

    (0,  1),

    (-1,  0),          (1,  0),

    (0, -1),

    ]

    SCALE = 3

    STAMP_SIZE = 20

    WIDTH, HEIGHT = len(MAP_ARRAY[0]), len(MAP_ARRAY)

    def any_adjacent(x, y):

    return [(x + dx, y + dy) for dx, dy in ADJACENT if 0 <= x + dx 

    def move():  # slowly navigate the MAP, quit when no where new to go

    x, y = turtle.position()

    adjacent_squares = any_adjacent(int(x), int(y))

    # always moves to first valid adjacent square, need to consider

    # how to deal with forks in the road (e.g. shuffle adjacent_squares)

    for adjacent in adjacent_squares:

    if adjacent not in been_there:

    turtle.goto(adjacent)

    been_there.append(adjacent)

    screen.ontimer(move, 1000)  # one second per move, adjust as needed

    break

    screen = Screen()  # recast the screen into MAP coordinates

    screen.setup(WIDTH * STAMP_SIZE * SCALE, HEIGHT * STAMP_SIZE * SCALE)

    screen.setworldcoordinates(-0.5, -0.5, WIDTH - 0.5, HEIGHT - 0.5)

    turtle = Turtle('square', visible=False)

    turtle.shapesize(SCALE)

    turtle.speed('fastest')

    turtle.penup()

    for y, row in enumerate(MAP_ARRAY):  # draw the MAP

    for x, character in enumerate(row):

    if character == 'X':

    turtle.goto(x, y)

    turtle.stamp()

    turtle.color('red')

    turtle.shapesize(SCALE / 2)

    turtle.goto(1, 0)  # should use unique character in MAP to indicate start & end points

    turtle.showturtle()

    been_there = []  # prevent doubling back

    move()

    screen.mainloop()

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  • 解决方案 Matplotlib is the standard graphing library for python, and it comes with a pretty decent animation package. Jake Vanderplas has an excellent tutorial on using this here. Taken from this ...

    1586010002-jmsa.png

    I have a project to create few graph animations. I will have a directed weighted graph and on each step, I will change few things on this. I want to make those changes with animation. So, my question is this:

    Is it possible to use python to make animations, and , if so, how would you make a simple animation?

    解决方案

    Matplotlib is the standard graphing library for python, and it comes with a pretty decent animation package. Jake Vanderplas has an excellent tutorial on using this here.

    Taken from this link, if you want to animate a sine wave, you'd use the following method:

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    from matplotlib import animation

    # First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate

    fig = plt.figure()

    ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))

    line, = ax.plot([], [], lw=2)

    # initialization function: plot the background of each frame

    def init():

    line.set_data([], [])

    return line,

    # animation function. This is called sequentially

    def animate(i):

    x = np.linspace(0, 2, 1000)

    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

    line.set_data(x, y)

    return line,

    # call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have changed.

    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

    frames=200, interval=20, blit=True)

    plt.show()

    The animation library calls the function "animate" once every interval (specified as 20 in this example). The function should update the plots appropriately. In this case, it updates "line", which is the array of sine wave data using the set_data method.

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  • 数据下载地址:...Matplotlib也提供了一些我们做动画可以的函数,所以让我们首先导入所有依赖项。然后用Pandas载入数据并转成DataFrame类型的数据结构。因为我们要针对不同...

    数据下载地址:www.drugabuse.gov/sites/default/files/overdose_data_1999-2015.xls.

    我们将用Matplotlib和Seaborn绘图,用Numpy和Pandas处理数据。Matplotlib也提供了一些我们做动画可以的函数,所以让我们首先导入所有依赖项。

    然后用Pandas载入数据并转成DataFrame类型的数据结构。因为我们要针对不同阿片类药物的滥用画图,写个函数来载入感兴趣的特定行的数据能避免重复代码。(小编注:原文提供的代码在读取excel文件的时候使用了已废弃的sheetname参数,本文中已修正为sheet_name)

    现在让我们来做动画吧!

    首先,如果你和我一样使用的是jupyter notebook,请在代码首行加入 %matplotlib notebook,如此便可在notebook直接看到生成的动画而非保存后才可见。

    我现在使用 get_data函数从表中检索海洛因过量的数据并放在有两列的Pandas DataFrame中,一列是年,一列是过量死亡的人数。

    接下来我们初始化一个ffmpeg Writer并以20帧每秒、1800比特率进行录屏。你也可以根据喜好自行设置这些值。

    (小编注:如果出现 RuntimeError:RequestedMovieWriter(ffmpeg)notavailable的报错,请自行安装ffmpeg,装了brew的Mac可以直接: brew install ffmpeg)

    现在我们创建一个有几个标签的图形。 确保设置x和y轴的限制,以免动画随当前显示的数据范围乱跳转。

    动画的核心是动画函数,你可以在其中定义视频的每一帧发生什么。这里的 i表示动画中帧的索引。 使用这个索引可以选择应在此帧中可见的数据范围。 然后我使用seaborn线图来绘制所选的数据。 最后两行代码只是为了让图表更美观。

    我们用调用了 animate 函数并定义了帧数的 matplotlib.animation.FuncAnimation来开始动画, frames实际上定义了调用 animate的频率。

    你可以用 ani.save()把动画保存为mp4,如果你想直接看一看动画效果可以用plt.show() 。

    现在我们的图表动起来啦:

    840224dd08cb4b8ba222050ae524b550.jpeg

    动画能够正常运行但是感觉有点跳跃,所以我们需要在已有数据点之间增加更多的数据点来使动画的过渡平滑。于是我们使用另一个函数 augment。

    现在我们只需要对我们的数据应用这个函数、增加 matplotlib.animation.FuncAnimation 函数的帧数。在这里我用参数 numsteps=10调用 augment函数,也就是增加数据点至160个,并且设置 frames=160 。这样以来,图表显得更为平滑,但还是在数值变动处有些突兀。

    9506c57727f84303a1e84dc15abdd63f.jpeg

    为了让我们的动画更平滑美观,我们可以增加一个平滑函数(具体请见:www.swharden.com/wp/2008-11-17-linear-data-smoothing-in-python/ )。

    另外我们也可以加上一点颜色和样式参数,让图表更个性化。

    当当当!如此我们便得到了文章开头的动画图表。

    这篇文章仅仅只是matplotlib动画功能的一个例子,你大可以用它来实现任何一种图表的动画效果。 简单调整 animate()函数内的参数和图表类型,就能得到无穷无尽的可能性。

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  • Python中的matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。这里介绍几种Python使用matplotlib绘制动画的...

    Python中的matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。这里介绍几种Python使用matplotlib绘制动画的方法。

    下面是几个的示例:

    第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen:# -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    fig = plt.figure()

    axes1 = fig.add_subplot(111)

    line, = axes1.plot(np.random.rand(10))

    #因为update的参数是调用函数data_gen,

    #所以第一个默认参数不能是framenum

    def update(data):

    line.set_ydata(data)

    return line,

    # 每次生成10个随机数据

    def data_gen():

    while True:

    yield np.random.rand(10)

    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=2*1000)

    plt.show()

    第二个例子使用list(metric),每次从metric中取一行数据作为参数送入update中:import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    start = [1, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0]

    metric =[[0.03, 0.86, 0.65, 0.34, 0.34, 0.02, 0.22, 0.74, 0.66, 0.65],

    [0.43, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0.55],

    [0.66, 0.75, 0.01, 0.94, 0.72, 0.77, 0.20, 0.66, 0.81, 0.52]

    ]

    fig = plt.figure()

    window = fig.add_subplot(111)

    line, = window.plot(start)

    #如果是参数是list,则默认每次取list中的一个元素,

    #即metric[0],metric[1],...

    def update(data):

    line.set_ydata(data)

    return line,

    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, metric, interval=2*1000)

    plt.show()

    第三个例子:import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    from matplotlib import animation

    # First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate

    fig = plt.figure()

    ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))

    line, = ax.plot([], [], lw=2)

    # initialization function: plot the background of each frame

    def init():

    line.set_data([], [])

    return line,

    # animation function. This is called sequentially

    # note: i is framenumber

    def animate(i):

    x = np.linspace(0, 2, 1000)

    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

    line.set_data(x, y)

    return line,

    # call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have changed.

    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

    frames=200, interval=20, blit=True)

    #anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])

    plt.show()

    第四个例子:# -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    # 每次产生一个新的坐标点

    def data_gen():

    t = data_gen.t

    cnt = 0

    while cnt 

    cnt+=1

    t += 0.05

    yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)

    data_gen.t = 0

    # 绘图

    fig, ax = plt.subplots()

    line, = ax.plot([], [], lw=2)

    ax.set_ylim(-1.1, 1.1)

    ax.set_xlim(0, 5)

    ax.grid()

    xdata, ydata = [], []

    # 因为run的参数是调用函数data_gen,

    # 所以第一个参数可以不是framenum:设置line的数据,返回line

    def run(data):

    # update the data

    t,y = data

    xdata.append(t)

    ydata.append(y)

    xmin, xmax = ax.get_xlim()

    if t >= xmax:

    ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)

    ax.figure.canvas.draw()

    line.set_data(xdata, ydata)

    return line,

    # 每隔10秒调用函数run,run的参数为函数data_gen,

    # 表示图形只更新需要绘制的元素

    ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=True, interval=10,

    repeat=False)

    plt.show()

    再看下面的例子:# -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    #第一个参数必须为framenum

    def update_line(num, data, line):

    line.set_data(data[...,:num])

    return line,

    fig1 = plt.figure()

    data = np.random.rand(2, 15)

    l, = plt.plot([], [], 'r-')

    plt.xlim(0, 1)

    plt.ylim(0, 1)

    plt.xlabel('x')

    plt.title('test')

    #framenum从1增加大25后,返回再次从1增加到25,再返回...

    line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, 25,fargs=(data, l),interval=50, blit=True)

    #等同于

    #line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, frames=25,fargs=(data, l),

    #  interval=50, blit=True)

    #忽略frames参数,framenum会从1一直增加下去知道无穷

    #由于frame达到25以后,数据不再改变,所以你会发现到达25以后图形不再变化了

    #line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, fargs=(data, l),

    #  interval=50, blit=True)

    plt.show()

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