用Matplotlib制作动画

用Matplotlib模拟雨

动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。

上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而成，该绘图库常常被认为是python可视化数据包的原始数据组。Matplotlib通过50个分散点的比例和不透明度来模拟雨滴落在平面上的情景。如今，Plotly、Bokeh、Altair等一系列可视化工具均为Python中强大的可视化工具。这些库可实现最先进的动画和交互动作。但是，本文重点在于研究数据库的一个方面——动画。同时，我们也将关注实现动画的方法。

概述

Matplotlib是一个 Python 的 2D绘图库，也是Python中最受欢迎的绘图数据库。大多数人在踏上数据可视化之旅时，都是首选Matplotlib。这是因为它可简单地生成绘图，直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。不仅如此，它还无缝连接了Pandas、Seaborn等数据库，甚至创建出更为复杂的可视化数据。

Matplotlib有几大优点：

· 其构造和MATLAB(矩阵实验室)类似，所以两者间易于切换

· 包含许多后端渲染

· 可以快速生成绘图

· 已存在数十年以上，因此，有大量的用户基础

但是，Matplotlib除了这些优点之外，也有许多不足之处：

· Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API（应用程序编程接口）

· 有时默认样式设计不如人意

· 对web和交互式图表的支持较低

· 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢

对于进修者来说，Datacamp中有关于Matplotlib的必备知识可以帮助提高基础知识。

动画

Matplotlib的动画基类负责处理动画部分。其可提供构建动画功能的框架。有两个主要接口来实现此功能：

FuncAnimation：通过反复触发func.功能创建动画。

ArtistAnimation：利用已定义的Artist对象创建动画。

但是，在上述两种接口中，FuncAnimation更为方便。我们专注于FuncAnimation工具的研究。

要求

· 安装numpy和matplotlib模块。

· 安装符合要求的 ffmpeg 或imagemagick方可将动画以mp4或gif的形式储存。

一切准备就绪，就可以开始在JupyterNotebooks中制作第一个基本动画了。本文的访问密码可在GithubRepository中获取。

基本动画：移动的正弦波

在电脑中，利用FuncAnimation创建正弦波的基本动画。动画源代码可在Matplotlib动画教程中获取。先来看看输出代码，然后将其破译，并了解其中奥妙。

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

plt.style.use( seaborn-pastel )

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))

line, = ax.plot([], [], lw=3)

def init():

line.set_data([], [])

return line,

def animate(i):

x = np.linspace(0, 4, 1000)

y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

line.set_data(x, y)

return line,

anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

frames=200, interval=20, blit=True)

anim.save( sine_wave.gif , writer= imagemagick )

· 在第7行到第9行，简单地创建一个图形窗口，图中只有一个轴。然后，创建无内容的行对象，其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。

· 在第11行到13行，创建init函数，触发动画发生。此函数初始化数据，并限定轴范围。

· 最后，在第14行到第18行，定义动画函数，该函数以帧数（i）作为参数，并创建一个正弦波（或任意其他的动画），而其移动取决于i的值。此函数返回一个已修改的plot对象的元组，告知动画框架plot中哪些部分需要动画化。

· 在第20 行，创建实际的动画对象。Blit参数确保只重新绘制已更改的部分。

· 这是在Matplolib中创建动画的基本知识。只需对代码稍作调整，就可以创建出一些有趣的可视化。接下来看看其中一些可视化的例子吧。

一个不断扩大的线圈

同样，在GreeksforGreeks中，有一个创建图形的好例子。我们一起在animation模块的帮助下创造一个缓慢展开的活动线圈。该代码和正弦波图极为相似，只有一些小调整。

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as animation

import numpy as np

plt.style.use( dark_background )

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50))

line, = ax.plot([], [], lw=2)

# initialization function

def init():

# creating an empty plot/frame

line.set_data([], [])

return line,

# lists to store x and y axis points

xdata, ydata = [], []

# animation function

def animate(i):

# t is a parameter

t = 0.1*i

# x, y values to be plotted

x = t*np.sin(t)

y = t*np.cos(t)

# appending new points to x, y axes points list

xdata.append(x)

ydata.append(y)

line.set_data(xdata, ydata)

return line,

# setting a title for the plot

plt.title( Creating a growing coil with matplotlib! )

# hiding the axis details

plt.axis( off )

# call the animator

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

frames=500, interval=20, blit=True)

# save the animation as mp4 video file

anim.save( coil.gif ,writer= imagemagick )

实时更新图

绘制股票数据、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时，实时更新图就会派上用场。我们绘制一个基图，在更多的数据被输入系统后，基图就会自动更新。现在，来绘制某假定公司某月内的股价图。

#importing libraries

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as animation

fig = plt.figure()

#creating a subplot

ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

def animate(i):

data = open( stock.txt , r ).read()

lines = data.split( )

xs = []

ys = []

for line in lines:

x, y = line.split( , ) # Delimiter is comma

xs.append(float(x))

ys.append(float(y))

ax1.clear()

ax1.plot(xs, ys)

plt.xlabel( Date )

plt.ylabel( Price )

plt.title( Live graph with matplotlib )

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000)

plt.show()

现在，打开终端并运行python文件，可以得到如下所示可自动更新的图表：

其更新的时间间隔是1000毫秒或一秒。

3D图中的动画

创建3D图形十分常见，但是如果可以将这些图形视角动画化呢?其方法是，在改变相机视图后，利用生成后的所有图像来创建动画。而在PythonGraph Gallery（Python图形库）中有个专门的部分可以完成这类工作。

首先创建一个名为volcano的文件夹，放在与记事本相同的目录中。然后，将所有会用于动画化的图形储存在该文件夹中。

# library

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import seaborn as sns

# Get the data (csv file is hosted on the web)

url = https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/volcano.csv

data = pd.read_csv(url)

# Transform it to a long format

df=data.unstack().reset_index()

df.columns=["X","Y","Z"]

# And transform the old column name in something numeric

df[ X ]=pd.Categorical(df[ X ])

df[ X ]=df[ X ].cat.codes

# We are going to do 20 plots, for 20 different angles

for angle in range(70,210,2):

# Make the plot

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection= 3d )

ax.plot_trisurf(df[ Y ], df[ X ], df[ Z ], cmap=plt.cm.viridis, linewidth=0.2)

ax.view_init(30,angle)

filename= Volcano/Volcano_step +str(angle)+ .png

plt.savefig(filename, dpi=96)

plt.gca()

这样就可以在Volcano文件夹中创建多个PNG文件。接着，利用ImageMagick（一个创建、编辑、合成图片的软件）将这些PNG文件转化成动画。打开终端并导向Volcano文件夹，输入以下指令：

convert -delay 10 Volcano*.pnganimated_volcano.gif

利用Celluloid模块动画化

Celluloid是python中的一个模块，其在matplotlib中可简化创建动画的进程。这个库创建一个matplotlib图并从中创建相机。然后，重新启用该图，并在创建每帧动画后，用上述相机拍快照。最后，利用所有捕捉到的帧创建动画。

安装

pip install celluloid

下面是利用Celluloid模块的例子：

极小值

from matplotlib import pyplot as plt

from celluloid import Camera

fig = plt.figure()

camera = Camera(fig)

for i in range(10):

plt.plot([i] * 10)

camera.snap()

animation = camera.animate()

animation.save( celluloid_minimal.gif , writer = imagemagick )

子图

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

from celluloid import Camera

fig, axes = plt.subplots(2)

camera = Camera(fig)

t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)

for i in t:

axes[0].plot(t, np.sin(t + i), color= blue )

axes[1].plot(t, np.sin(t - i), color= blue )

camera.snap()

animation = camera.animate()

animation.save( celluloid_subplots.gif , writer = imagemagick )

图例

import matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt

from celluloid import Camera

fig = plt.figure()

camera = Camera(fig)

for i in range(20):

t = plt.plot(range(i, i + 5))

plt.legend(t, [f line {i} ])

camera.snap()

animation = camera.animate()

animation.save( celluloid_legends.gif , writer = imagemagick )

编译组：柳玥、伍颖欣

相关链接：

https://towardsdatascience.com/animations-with-matplotlib-d96375c5442c