教你用Python matplotlib庫制作簡(jiǎn)單的動(dòng)畫
matplotlib制作簡(jiǎn)單的動(dòng)畫
動(dòng)畫即是在一段時(shí)間內(nèi)快速連續(xù)的重新繪制圖像的過程.
matplotlib提供了方法用于處理簡(jiǎn)單動(dòng)畫的繪制:
import matplotlib.animation as ma def update(number): pass # 每隔30毫秒,執(zhí)行一次update ma.FuncAnimation( mp.gcf(), # 作用域當(dāng)前窗體 update, # 更新函數(shù)的函數(shù)名 interval=30 # 每隔30毫秒,執(zhí)行一次update )
案例1:
隨機(jī)生成各種顏色的100個(gè)氣泡, 讓他們不斷增大.
1.隨機(jī)生成100個(gè)氣泡.
2.每個(gè)氣泡擁有四個(gè)屬性: position, size, growth, color
3.把每個(gè)氣泡繪制到窗口中.
4.開啟動(dòng)畫,在update函數(shù)中更新每個(gè)氣泡的屬性并重新繪制
""" 簡(jiǎn)單動(dòng)畫 1. 隨機(jī)生成100個(gè)氣泡. 2. 每個(gè)氣泡擁有四個(gè)屬性: position, size, growth, color 3. 把每個(gè)氣泡繪制到窗口中. 4. 開啟動(dòng)畫,在update函數(shù)中更新每個(gè)氣泡的屬性并重新繪制 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.animation as ma n = 100 balls = np.zeros(n, dtype=[ ('position', float, 2), # 位置屬性 ('size', float, 1), # 大小屬性 ('growth', float, 1), # 生長(zhǎng)速度 ('color', float, 4)]) # 顏色屬性 # 初始化每個(gè)泡泡 # uniform: 從0到1取隨機(jī)數(shù),填充n行2列的數(shù)組 balls['position']=np.random.uniform(0,1,(n,2)) balls['size']=np.random.uniform(50,70,n) balls['growth']=np.random.uniform(10,20,n) balls['color']=np.random.uniform(0,1,(n,4)) # 繪制100個(gè)泡泡 mp.figure('Bubble', facecolor='lightgray') mp.title('Bubble', fontsize=18) mp.xticks([]) mp.yticks([]) sc = mp.scatter(balls['position'][:,0], balls['position'][:,1], balls['size'], color=balls['color']) # 啟動(dòng)動(dòng)畫 def update(number): balls['size'] += balls['growth'] # 讓某個(gè)泡泡破裂,從頭開始執(zhí)行 boom_i = number % n balls[boom_i]['size'] = 60 balls[boom_i]['position']= \ np.random.uniform(0, 1, (1, 2)) # 重新設(shè)置屬性 sc.set_sizes(balls['size']) sc.set_offsets(balls['position']) anim = ma.FuncAnimation( mp.gcf(), update, interval=30) mp.show()
案例2
""" 模擬心電圖 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.animation as ma mp.figure('Signal', facecolor='lightgray') mp.title('Signal', fontsize=16) mp.xlim(0, 10) mp.ylim(-3, 3) mp.grid(linestyle=':') pl = mp.plot([],[], color='dodgerblue', label='Signal')[0] # 啟動(dòng)動(dòng)畫 def update(data): t, v = data x, y = pl.get_data() #x y: ndarray數(shù)組 x = np.append(x, t) y = np.append(y, v) # 重新繪制圖像 pl.set_data(x, y) # 移動(dòng)坐標(biāo)軸 if x[-1]>5: mp.xlim(x[-1]-5, x[-1]+5) x = 0 def generator(): global x y = np.sin(2 * np.pi * x) * \ np.exp(np.sin(0.2 * np.pi * x)) yield (x, y) x += 0.05 anim = ma.FuncAnimation(mp.gcf(), update, generator, interval=30) mp.show()
到此這篇關(guān)于教你用Python matplotlib制作簡(jiǎn)單的動(dòng)畫的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib制作動(dòng)畫內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
使用keras實(shí)現(xiàn)BiLSTM+CNN+CRF文字標(biāo)記NER
這篇文章主要介紹了使用keras實(shí)現(xiàn)BiLSTM+CNN+CRF文字標(biāo)記NER,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06python計(jì)算階乘和的方法(1!+2!+3!+...+n!)
今天小編就為大家分享一篇python計(jì)算階乘和的方法(1!+2!+3!+...+n!),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-02-02pandas創(chuàng)建series的三種方法小結(jié)
這篇文章主要介紹了pandas創(chuàng)建series的三種方法小結(jié),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-05-05Python導(dǎo)入模塊包原理及相關(guān)注意事項(xiàng)
這篇文章主要介紹了Python導(dǎo)入模塊包原理及相關(guān)注意事項(xiàng),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03Python中文分詞庫jieba,pkusegwg性能準(zhǔn)確度比較
這篇文章主要介紹了Python中文分詞庫jieba,pkusegwg性能準(zhǔn)確度比較,需要的朋友可以參考下2020-02-02最好的Python DateTime 庫之 Pendulum 長(zhǎng)篇解析
datetime 模塊是 Python 中最重要的內(nèi)置模塊之一,它為實(shí)際編程問題提供許多開箱即用的解決方案,非常靈活和強(qiáng)大。例如,timedelta 是我最喜歡的工具之一2021-11-11