复习回顾

在matplotlib模块中我们前面学习绘制如折线、柱状、散点、直方图等静态图形。我们都知道在matplotlib模块主要有三层脚本层为用户提供快捷的绘制图形方法，美工层接收到脚本层的命令后将绘制指令发送给后端，后端提供执行绘制操作、事件响应、图形渲染工作。具体的详情可见往期文章如下

在matplotlib模块中，除了以上静态图形的绘制，还提供Animation类支持绘制动态图制作

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本期，我们对matplotlib.animation绘制动态图方法学习，Let's go~

1. Animation 概述

Animation 是matplotlib模块制作实时动画的动画类，包含三个子类

• Animation 是动画类的基类
• TimedAnimation 是 Animation的子类，可通过绘制时间绘制每一帧动画
• FuncAnimation 是基于Timed子类，可以通过重复调用fun()方法来绘制动画
• ArtistAnimation 使用一组Artist对象来绘制动画

• 绘制动画特点

  • 绘制对象引用：动画对象要在制作动画时要保持长期有效，否则会被系统资源回收，动画暂停
  • 动画计时器：是对动画对象推进的唯一引用对象
  • 动画保存：需要使用animation.save、animation.To_html5_video或animation.To_jshtml进行动画保存
  • matpoltlib.animation 还提供关于电影格式的类

• 动画制作方法

  matplotlib.animation.Animation()是动画类的基类，是不能被使用的。常用的两个类主要animation两个子类

  • matplotlib.animation.FuncAnimation

    matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, 
    frames=None,
    init_func=None, 
    fargs=None, 
    save_count=None, 
    * , cache_frame_data=True, 
    **kwargs)
    复制代码

  • matplotlib.animation.ArtistAnimation

    matplotlib.animation.ArtistAnimation(fig, 
    artists,  
    *args,  
    **kwargs)
    复制代码

2. 绘制动态图步骤

matplotlib 绘制动态图最重要的是要准备好每一帧显示的数据，通常我们使用FuncAnimation可以传入产生连续数字的func方法，因此绘制动态图主要步骤为：

• 导入绘制图形的matplotlib.pyplot和制作动态图的matplotlib.animation

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
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• 使用Pyplot.subplots创建一个fig画布对象和一组子图

fig,ax = plt.subplots()
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• 调用numpy.random或者numpy.arange()等方法准备x,y轴数据

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
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• Axes对象调用plot()、scatter()、hist()等绘制方法，并赋值给list对象

line, = ax.plot(x, np.cos(x),color="pink")
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• 需要定义一个专门update data方法生成每一帧显示的数据例如func()

def update(i):
    line.set_ydata(np.cos(x + i / 50))
    return line,
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• 调用animation.FuncAnimation把fig和update()方法

ani = animation.FuncAnimation(
    fig, update, interval=20, blit=True, save_count=50)
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• 调用plt.show()显示出动态图

plt.show()
复制代码

• 我们可以调用animation.save("movie.gif",writer="pillow")保存动画为gif格式

ps:我们需要提前pip install pillow 安装pillow库，否则会提示无法使用

ani.save("movie.gif",writer='pillow')

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3. 小试牛刀

我们使用animation类绘制直方动态图，在绘制的过程中需要注意几点

• 使用numpy.linspace生成100个在-5，5的等差数列
• 使用numpy.random.randn()生成随机数据
• Axes对象调用hist()返回n,bins,BarContainer
• 定义一个递归update()函数，使用Python闭包跟踪barcontainer来更新每次直方图矩形高度
• 调用animation.FuncAnimation()方法绘制动态图

def drawanimationhist():
    fig, ax = plt.subplots()
    BINS = np.linspace(-5, 5, 100)
    data = np.random.randn(1000)
    n, _ = np.histogram(data, BINS)
    _, _, bar_container = ax.hist(data, BINS, lw=2,
                                  ec="b", fc="pink")
    def update(bar_container):
        def animate(frame_number):
            data = np.random.randn(1000)
            n, _ = np.histogram(data, BINS)
            for count, rect in zip(n, bar_container.patches):
                rect.set_height(count)
            return bar_container.patches
        return animate

    ax.set_ylim(top=55)

    ani = animation.FuncAnimation(fig, update(bar_container), 50,
                                  repeat=False, blit=True)
    plt.show()
复制代码

总结

本期，我们对matplotlib模块制作动态图类animation相关方法学习。在绘制动态图过程中，需要定义func方法来更新每一帧所需要的数据。

以上是本期内容，欢迎大佬们点赞评论，下期见～