import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,3))
line, = ax.plot([], [], lw=1)
ax.grid()

def init():
    ax.set_ylim(-1, 1)
    ax.set_xlim(0, 10)
    line.set_data([],[])
    plt.tight_layout()
    return line,

def animate(N):
    x = np.arange(N)/10
    y = np.sin(x)
    line.set_data(x, y)
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, range(100), init_func=init, interval=40)
ani.save("ani_test_0.gif")
plt.show()

效果如下

其中，fig, ax為繪圖窗口和坐標軸，這是在任何繪圖操作中都涉及到的元素，但在本例中的動態(tài)繪圖操作中，ax是以一種"全局變量"的形式存在的，將在后米娜的init和animate函數(shù)中被直接調(diào)用。

line即為繪制在ax之上的曲線，由于ax.plot默認返回一個曲線列表，通過line,=這樣的方法，可以提取出曲線列表中的第0條曲線，其結果等價于

line = ax.plot([], [], lw=1)[0]

接下來init函數(shù)用于繪圖曲線的初始化，animate用于調(diào)整繪圖函數(shù)的動態(tài)變化，其輸入N暫時可以簡單地理解為第N張圖像的曲線。

接下來，就是動態(tài)繪圖的核心對象FuncAnimation。

FuncAnimation

FuncAnimation是一個類，其構造函數(shù)為

FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)

前面的4個參數(shù)在示例程序中已經(jīng)用到，fig為繪圖窗口；func為圖像更新函數(shù)；frames為繪圖幀號；init_func為圖像的初始化函數(shù)。

其繪圖邏輯寫成偽代碼類似于

for n in frames:
    if n>0:
        draw(func(n))
    else:
        draw(init(n))

如果frames是一個整數(shù)，則在調(diào)用時會自動轉為range(frames)。

而用于繪圖的主要對象，就是坐標軸ax，故而在示例中的animate以及init函數(shù)的返回對象是line,，當然也可以寫成return [line]。

FuncAnimation中的其他參數(shù)含義如下：

fargs 為繪圖函數(shù)func的其他輸入?yún)?shù)
save_count 緩存幀數(shù)
interval 幀延時，默認200毫秒，幀率25fps對應40毫秒。
repeat_delay 重復延時，單位是微秒
repeat 為False時，動畫將只演示一遍。

三維情況

三維情況的動圖繪制函數(shù)，機理與二維是相同的，下面引用官方畫廊中的示例，來演示一下三維動圖的繪制流程，首先生成一組隨機行走的曲線

np.random.seed(19680801)        # 隨機數(shù)種子，便于復現(xiàn)

def random_walk(N, L=0.05):
    st = np.random.random(3)
    steps = np.random.uniform(-L, L, size=(N, 3))
    walk = st + np.cumsum(steps, axis=0)
    return walk

walks = [random_walk(30) for index in range(40)]

random_walk可生成一條隨機行走的三維曲線，walks通過調(diào)用這個函數(shù)，共生成了40條曲線，下面就是對這40條曲線的調(diào)用

def animate(num, walks, lines):
    for line, walk in zip(lines, walks):
        line.set_data(walk[:num, :2].T)
        line.set_3d_properties(walk[:num, 2])
    return lines

fig = plt.figure(figsize=(5,4))
ax = fig.add_subplot(projection="3d")

lines = [ax.plot([], [], [], lw=1)[0] for _ in walks]

ax.set(xlim3d=(0, 1), xlabel='X')
ax.set(ylim3d=(0, 1), ylabel='Y')
ax.set(zlim3d=(0, 1), zlabel='Z')

ani = animation.FuncAnimation(
    fig, animate, 30, fargs=(walks, lines), interval=100)

plt.show()

效果如下