動(dòng)畫(huà)即是在一段時(shí)間內(nèi)快速連續(xù)的重新繪制圖像的過(guò)程.

matplotlib提供了方法用于處理簡(jiǎn)單動(dòng)畫(huà)的繪制:

import matplotlib.animation as madef update(number): pass# 每隔30毫秒,執(zhí)行一次updatema.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(kāi)啟動(dòng)畫(huà),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(huà)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, color3. 把每個(gè)氣泡繪制到窗口中.4. 開(kāi)啟動(dòng)畫(huà),在update函數(shù)中更新每個(gè)氣泡的屬性并重新繪制'''import numpy as npimport matplotlib.pyplot as mpimport matplotlib.animation as man = 100balls = 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(huà)def update(number):balls[’size’] += balls[’growth’]# 讓某個(gè)泡泡破裂,從頭開(kāi)始執(zhí)行boom_i = number % nballs[boom_i][’size’] = 60balls[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()

'''模擬心電圖'''import numpy as npimport matplotlib.pyplot as mpimport matplotlib.animation as mamp.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(huà)def update(data):t, v = datax, 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 = 0def generator():global xy = np.sin(2 * np.pi * x) * np.exp(np.sin(0.2 * np.pi * x))yield (x, y)x += 0.05anim = ma.FuncAnimation(mp.gcf(), update, generator, interval=30)mp.show()

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