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我正在尝试创建一个动画绘图从一个文本文件，我在以前的代码中使用Odeint生成的。此外，系统的状况已被记录到不同的文本文件中。我已经把这些信息分成2个数组，分别是数字和条件。从这里开始，我将条件转换成我希望每个条件都显示为的文本，并将其存储在“文本框”中。现在，使用matplotlib，我想创建一个动画绘图，其中数据和文本都会出现和更改。下面是我的代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationimport matplotlib.axes as text_makerimport time# Read in the data for plotting DifEq solutions to x''=-x+c*x'+(Fo/m)cos(w*t)data = open('data.txt','r')# declare an array to hold the datanumbers = np.zeros((30,1001),dtype=float)i = 0j = 0# loop through each line to put all data into its own column in arrayfor line in data:x=lineif x=='XXXXXXXXXXXX\n':             # each set ended with x stringi=i+1j=0else:numbers[i,j]=xj=j+1data.close()                            # close the data file# Read in the data concerning the conditions of each data setlabels = open('labels.txt','r')# declare an array to hold the conditionsconditions = np.zeros((30,6), dtype = int)j = 0k = 0# loop through each line to parse the data.for line in labels:x = lineconditions[j,:] = x.split(" ")j=j+1textboxes = [0,0,0,0,0,0]while k<6:a = conditions[k,0]b = conditions[k,1]c = conditions[k,2]d = conditions[k,3]e = conditions[k,4]f = conditions[k,5]textboxes[k] = "w = %d\nFo = %d\nc = %d\nx_0 = %d\nv_0 = %d\nm = %d" %(a,b,c,d,e,f)k=k+1time = np.linspace(0,25,1001)# start the animation!fig = plt.figure(figsize=(6,6), facecolor='white')ax = fig.add_axes([0,0,1,1], frameon=False, aspect=1)ax.set_xlim(0,max(time))ax.set_ylim(-10000,10000)ax.set_xlabel('Time (T) [arb units]')ax.set_ylabel('Displacement (x) [arb units]')ax.set_title('x\'\' = -x+c*x\'+(Fo/m)*cos(w*t)')timetext = ax.text(100,100,'')def init():line.set_data([],[])return lines,def animate(i):plot_y = numbers[i,:]plot_x = timetimetext.set_text(textboxes[i])line.set_data(plot_x,plot_y)return tuple(line) + (timetext,)ani = animation.FuncAnimation(fig,animate,init_func=init,frames=30,interval=500,blit=True)plt.show()很遗憾，我得到以下错误：^{pr2}\$我尝试了我所知道的一切来改变这个设置，但我得到了各种各样的错误。有没有办法让这个图表上的文字和图形都有动画效果？在
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• 本文就分享一下如何用 MoviePy 作为其他可视化库的通用插件，制作动画可视化效果，毕竟这年头，没图不行，有动图更好。MoviePy 能让我们用函数 make_frame(t) 自定义动画，函数会返回和时间 t 的视频帧（以秒为单位...
Python 中有很多不错的数据可视化库，但是极少能渲染 GIF 图或视频动画效果。本文就分享一下如何用 MoviePy 作为其他可视化库的通用插件，制作动画可视化效果，毕竟这年头，没图不行，有动图更好。MoviePy 能让我们用函数 make_frame(t) 自定义动画，函数会返回和时间 t 的视频帧（以秒为单位）：from moviepy.editor import VideoClipdef make_frame(t):""" returns an image of the frame at time t """# ... 用任意库创建帧return frame_for_time_t # (Height x Width x 3) Numpy arrayanimation = VideoClip(make_frame, duration=3) # 3-second clip# 支持导出为多种格式animation.write_videofile("my_animation.mp4", fps=24) # 导出为视频animation.write_gif("my_animation.gif", fps=24) # 导出为GIF本文会涵盖 MayaVi、vispy、matplotlib、NumPy 和 Scikit-image 这些库。基于 Mayavi 制作动画Mayavi 是一个 Python 模块，可以制作交互式 3D 数据可视化。在第一个例子中，我们会将一个高度随着时间 t 不断变化的表面制作成动画：import numpy as npimport mayavi.mlab as mlabimport  moviepy.editor as mpyduration= 2 # duration of the animation in seconds (it will loop)# 用Mayavi制作一个图形fig_myv = mlab.figure(size=(220,220), bgcolor=(1,1,1))X, Y = np.linspace(-2,2,200), np.linspace(-2,2,200)XX, YY = np.meshgrid(X,Y)ZZ = lambda d: np.sinc(XX**2+YY**2)+np.sin(XX+d)# 用MoviePy将图形转换为动画，编写动画GIFdef make_frame(t):mlab.clf() # 清掉图形（重设颜色）mlab.mesh(YY,XX,ZZ(2*np.pi*t/duration), figure=fig_myv)return mlab.screenshot(antialiased=True)animation = mpy.VideoClip(make_frame, duration=duration)animation.write_gif("sinc.gif", fps=20)另外一个例子是，制作一个坐标和观看角度都随着时间不断变化的线框网动画：import numpy as npimport mayavi.mlab as mlabimport  moviepy.editor as mpyduration = 2 # duration of the animation in seconds (it will loop)# 用Mayavi制作一个图形fig = mlab.figure(size=(500, 500), bgcolor=(1,1,1))u = np.linspace(0,2*np.pi,100)xx,yy,zz = np.cos(u), np.sin(3*u), np.sin(u) # 点l = mlab.plot3d(xx,yy,zz, representation="wireframe", tube_sides=5,line_width=.5, tube_radius=0.2, figure=fig)# 用MoviePy将图形转换为动画，编写动画GIFdef make_frame(t):""" Generates and returns the frame for time t. """y = np.sin(3*u)*(0.2+0.5*np.cos(2*np.pi*t/duration))l.mlab_source.set(y = y) # change y-coordinates of the meshmlab.view(azimuth= 360*t/duration, distance=9) # 相机视角return mlab.screenshot(antialiased=True) # 返回RGB图形animation = mpy.VideoClip(make_frame, duration=duration).resize(0.5)# 视频生成花费10秒, GIF 生成花费25秒animation.write_videofile("wireframe.mp4", fps=20)animation.write_gif("wireframe.gif", fps=20)基于 Vispy 制作动画Vispy 是另一款基于 OpenGL 的交互式 3D 数据可视化库。我们可以先用 Vispy 做出图形和网格，然后用 MoviePy 将其制作成动画：from moviepy.editor import VideoClipimport numpy as npfrom vispy import app, scenefrom vispy.gloo.util import _screenshotcanvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive')view = canvas.central_widget.add_view()view.set_camera('turntable', mode='perspective', up='z', distance=2,azimuth=30., elevation=65.)xx, yy = np.arange(-1,1,.02),np.arange(-1,1,.02)X,Y = np.meshgrid(xx,yy)R = np.sqrt(X**2+Y**2)Z = lambda t : 0.1*np.sin(10*R-2*np.pi*t)surface = scene.visuals.SurfacePlot(x= xx-0.1, y=yy+0.2, z= Z(0),shading='smooth', color=(0.5, 0.5, 1, 1))view.add(surface)canvas.show()# 用MoviePy转换为动画def make_frame(t):surface.set_data(z = Z(t)) # 更新曲面canvas.on_draw(None) # 更新Vispy的画布上的 图形return _screenshot((0,0,canvas.size[0],canvas.size[1]))[:,:,:3]animation = VideoClip(make_frame, duration=1).resize(width=350)animation.write_gif('sinc_vispy.gif', fps=20, opt='OptimizePlus')下面是一些用 Vispy 制作的更复杂点的酷炫动画，它们是将 C 语言代码片段嵌入 Python 代码中，并微调 3D 着色器后制作而成：基于 matplotlib 制作动画虽然 2D/3D 绘图库 matplotlib 内置了动画模块，但是用 MoviePy 制作更轻更高质量的视频动画，而且运行速度更快。下面是用 MoviePy 基于 matplotlib 制作动画的方法：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom moviepy.video.io.bindings import mplfig_to_npimageimport moviepy.editor as mpy# 用matplotlib绘制一个图形duration = 2fig_mpl, ax = plt.subplots(1,figsize=(5,3), facecolor='white')xx = np.linspace(-2,2,200) # x向量zz = lambda d: np.sinc(xx**2)+np.sin(xx+d) # （变化的）Z向量ax.set_title("Elevation in y=0")ax.set_ylim(-1.5,2.5)line, = ax.plot(xx, zz(0), lw=3)# 用MoviePy制作动（为每个t更新曲面）。制作一个GIFdef make_frame_mpl(t):line.set_ydata( zz(2*np.pi*t/duration))  # 更新曲面return mplfig_to_npimage(fig_mpl) # 图形的RGB图像animation =mpy.VideoClip(make_frame_mpl, duration=duration)animation.write_gif("sinc_mpl.gif", fps=20)Matplotlib 有很多漂亮的主题，和 Pandas、Scikit-Learn 等数字模块的兼容性也很好。我们来看一个 SVM 分类器，更好的理解随着训练点的数量增加时地图的变化动态：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svm # sklearn = scikit-learnfrom sklearn.datasets import make_moonsfrom moviepy.editor import VideoClipfrom moviepy.video.io.bindings import mplfig_to_npimageX, Y = make_moons(50, noise=0.1, random_state=2) # 半随机数据fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(4, 4), facecolor=(1,1,1))fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0)xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2,3,500), np.linspace(-1,2,500))def make_frame(t):ax.clear()ax.axis('off')ax.set_title("SVC classification", fontsize=16)classifier = svm.SVC(gamma=2, C=1)# 不断变化的权重让数据点一个接一个的出现weights = np.minimum(1, np.maximum(0, t**2+10-np.arange(50)))classifier.fit(X, Y, sample_weight=weights)Z = classifier.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z = Z.reshape(xx.shape)ax.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.bone, alpha=0.8,vmin=-2.5, vmax=2.5, levels=np.linspace(-2,2,20))ax.scatter(X[:,0], X[:,1], c=Y, s=50*weights, cmap=plt.cm.bone)return mplfig_to_npimage(fig)animation = VideoClip(make_frame, duration = 7)animation.write_gif("svm.gif", fps=15)简单来说，通过背景颜色我们就可以得知分类器辨识黑色点和白色点属于哪里。刚开始并不明显，但随着越来越多的数据点出现，这些点的分布逐渐呈月牙形区域。基于 Numpy 的动画如果是用 Numpy 数组（Numpy 是 Python 中的一个数字库），你不需要任何外部绘图库，你可以直接将数组输入 MoviePy 里。将 Numpy 和 MoviePy 结合，可以做出很炫酷的动画效果。比如我们可以模拟僵尸病毒在法国蔓延的动态图（模拟！模拟！），以网格形式（Numpy 数组）模拟出法国地图，在上面执行所有模拟病毒感染和扩散效果的计算。每隔一段时间，一些 Numpy 操作会将网格转换为有效的 RGB 图像，并将其发送至 MoviePy：import urllibimport numpy as npfrom scipy.ndimage.filters import convolveimport moviepy.editor as mpy#### 从网络上检索地图filename = ("http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/""France_-_2011_population_density_-_200_m_%C3%""97_200_m_square_grid_-_Dark.png")urllib.urlretrieve(filename, "france_density.png")#### 参数和约束条件infection_rate = 0.3incubation_rate = 0.1dispersion_rates  = [0, 0.07, 0.03] # for S, I, R# 该内核会模拟人类/僵尸如何用一个位置扩散至邻近位置dispersion_kernel = np.array([[0.5, 1 , 0.5],[1  , -6, 1],[0.5, 1, 0.5]])france = mpy.ImageClip("france_density.png").resize(width=400)SIR = np.zeros( (3,france.h, france.w),  dtype=float)SIR[0] = france.get_frame(0).mean(axis=2)/255start = int(0.6*france.h), int(0.737*france.w)SIR[1,start[0], start[1]] = 0.8 # infection in Grenoble at t=0dt = 1.0 # 一次更新=实时1个小时hours_per_second= 7*24 # one second in the video = one week in the modelworld = {'SIR':SIR, 't':0}##### 建模def infection(SIR, infection_rate, incubation_rate):""" Computes the evolution of #Sane, #Infected, #Rampaging"""S,I,R = SIRnewly_infected = infection_rate*R*Snewly_rampaging = incubation_rate*IdS = - newly_infecteddI = newly_infected - newly_rampagingdR = newly_rampagingreturn np.array([dS, dI, dR])def dispersion(SIR, dispersion_kernel, dispersion_rates):""" Computes the dispersion (spread) of people """return np.array( [convolve(e, dispersion_kernel, cval=0)*rfor (e,r) in zip(SIR, dispersion_rates)])def update(world):""" spread the epidemic for one time step """infect = infection(world['SIR'], infection_rate, incubation_rate)disperse = dispersion(world['SIR'], dispersion_kernel, dispersion_rates)world['SIR'] += dt*( infect + disperse)world['t'] += dt# 用MoviePy制作动画def world_to_npimage(world):""" Converts the world's map into a RGB image for the final video."""coefs = np.array([2,25,25]).reshape((3,1,1))accentuated_world = 255*coefs*world['SIR']image = accentuated_world[::-1].swapaxes(0,2).swapaxes(0,1)return np.minimum(255, image)def make_frame(t):""" Return the frame for time t """while world['t'] < hours_per_second*t:update(world)return world_to_npimage(world)animation = mpy.VideoClip(make_frame, duration=25)# 可以将结果写为视频或GIF（速度较慢）#animation.write_gif(make_frame, fps=15)animation.write_videofile('test.mp4', fps=20)最终效果如下：将动画组合到一起如果一个动画不够好看，那就来两个！我们可以借助 MoviePy 的视频组合功能将来自不同库的动画组合在一起：import moviepy.editor as mpy# 我们使用之前生成的GIF图以避免重新计算动画clip_mayavi = mpy.VideoFileClip("sinc.gif")clip_mpl = mpy.VideoFileClip("sinc_mpl.gif").resize(height=clip_mayavi.h)animation = mpy.clips_array([[clip_mpl, clip_mayavi]])animation.write_gif("sinc_plot.gif", fps=20)或者更有艺术气息一点：# 在in clip_mayavi中将白色变为透明clip_mayavi2 = (clip_mayavi.fx( mpy.vfx.mask_color, [255,255,255]).set_opacity(.4) # whole clip is semi-transparent.resize(height=0.85*clip_mpl.h).set_pos('center'))animation = mpy.CompositeVideoClip([clip_mpl, clip_mayavi2])animation.write_gif("sinc_plot2.gif", fps=20)我们也可以对动画注释，这点在比较不同的算法和过滤器时，非常有用。我们展示一下来自 Scikit-image 库中的四张变换图像：import moviepy.editor as mpyimport skimage.exposure as ske # 改变尺度，直方图import skimage.filter as skf # 高斯模糊clip = mpy.VideoFileClip("sinc.gif")gray = clip.fx(mpy.vfx.blackwhite).to_mask()def apply_effect(effect, title, **kw):""" Returns a clip with the effect applied and a title"""filtr = lambda im: effect(im, **kw)new_clip = gray.fl_image(filtr).to_RGB()txt = (mpy.TextClip(title, font="Purisa-Bold", fontsize=15).set_position(("center","top")).set_duration(clip.duration))return mpy.CompositeVideoClip([new_clip,txt])# 为原始动画应用4种不同的效果equalized = apply_effect(ske.equalize_hist, "Equalized")rescaled  = apply_effect(ske.rescale_intensity, "Rescaled")adjusted  = apply_effect(ske.adjust_log, "Adjusted")blurred   = apply_effect(skf.gaussian_filter, "Blurred", sigma=4)# 将片段一起放在2 X 2的网格上，写入一个文件finalclip = mpy.clips_array([[ equalized, adjusted ],[ blurred,   rescaled ]])final_clip.write_gif("test2x2.gif", fps=20)如果我们用 concatenate_videoclips 代替 CompositeVideoClip 和 clips_array，会得到标题效果式的动画：import moviepy.editor as mpyimport skimage.exposure as skeimport skimage.filter as skfclip = mpy.VideoFileClip("sinc.gif")gray = clip.fx(mpy.vfx.blackwhite).to_mask()def apply_effect(effect, label, **kw):""" Returns a clip with the effect applied and a top label"""filtr = lambda im: effect(im, **kw)new_clip = gray.fl_image(filtr).to_RGB()txt = (mpy.TextClip(label, font="Amiri-Bold", fontsize=25,bg_color='white', size=new_clip.size).set_position(("center")).set_duration(1))return mpy.concatenate_videoclips([txt, new_clip])equalized = apply_effect(ske.equalize_hist, "Equalized")rescaled  = apply_effect(ske.rescale_intensity, "Rescaled")adjusted  = apply_effect(ske.adjust_log, "Adjusted")blurred   = apply_effect(skf.gaussian_filter, "Blurred", sigma=4)clips = [equalized, adjusted, blurred, rescaled]animation = mpy.concatenate_videoclips(clips)animation.write_gif("sinc_cat.gif", fps=15)结语希望本文能帮你制作出令人惊艳的动画可视化。借助 MoviePy，也能将其它库的可视化转换为动画，只要其输出能转换成 Numpy 数组。有些库本身也有动画模块，但通常修正和维护起来比较痛苦，MoviePy 相对稳定的多，也可以适用于很多情况。另外，另一个 Python 库 ImageIO 也能编写视频，可以提供一个很简单的接口来读取或写入任何种类的图像、视频和容积数据。比如你可以用 imwrite() 写图像，用 mimwrite() 写视频/ GIF，用 volwrite() 写体积数据，或只是用 write() 写流式数据。快去动手操作吧，GIF 万岁！
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cocos2d from python Animation  动画的实现转载请注明http://blog.csdn.net/ssihc0直接上代码说明#coding=utf-8import sysimport ossys.path.insert(0,os.path.join(os.path.dirname(__file__),'..'))import pygletpath=os.path.join(os.path.dirname(__file__))+ 'cocos'sys.path.insert(0,path)import cocosimport pygletfrom pyglet import image　　　＃动画需要用这个库from cocos.sprite import Spritefrom cocos.layer import Layerfrom cocos.scene import Scenefrom cocos.director import directorfrom cocos.actions import *#pyglet.clock.set_fps_limit(30)　　# 设置fps 值class playLayer(Layer):def __init__(self):super (playLayer,self).__init__()actionimage1=image.AnimationFrame(image.load('1.png'),0.1)　# 实现在第一帧图片　后面0.1 为这一帧动画需要的播放时间actionimage2=image.AnimationFrame(image.load('2.png'),0.1)　#　实现第二帧图片#   actionimage3=image.AnimationFrame(image.load('3.png'),0.25)　# 第三帧#   actionimage4=image.AnimationFrame(image.load('4.png'),0.25)　# 第四帧actionimage=image.Animation([actionimage1,actionimage2])#,actionimage3,actionimage4])sprite=Sprite(actionimage)　＃create　a new spriteself.add(sprite)self.action_1(sprite)　＃执行动作def action_1(self,sprite):sprite.position=320+16,24+48sprite.do(MoveTo((-16,24+48),6)+CallFuncS(self.action_1))#if __name__ == '__main__'director.init(320,120)director.show_FPS=Truedirector.run(Scene(playLayer()))运行的结果用到的图片资料
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我目前正在研究python bokeh，我想知道是否可以使用bokeh构建一个动画计数器。我要做的是从地图中选择一个地区的男性数量，并显示从0到特定地区的男性数量。请给我一些例子，如果有的话，或者用下面的地图给我看一个例子。在from bokeh.models import GeoJSONDataSource, HoverToolfrom bokeh.plotting import figure, showimport pandas as pdwith open('ug_population.geo.json','r') as f:geojson = f.read()geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=geojson)def build_map():mp = figure(height=600, width=600,tools="tap", title="Click the District")mp.patches(xs='xs' , ys='ys',fill_color = "#EBE02A",fill_alpha=0.7, source=geo_source)mp.multi_line(xs='xs', ys='ys', line_color='white', line_width=0.1, source=geo_source)mp.add_tools(HoverTool(tooltips=[("District", "@name"),("Total Population","@total")]))return mpmp = build_map()show(mp)任何帮助都会很感激。那个使用的jsonfile可以在这里找到Pastebin of json file
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