matplotlib 的 animation子模块的 FuncAnimation（）函数支持动画功能，可用于动态绘图。 例子1： ?...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation fig...ax = plt.subplots() xdata, ydata = [], [] ln, = plt.plot([], [], 'ro', animated=True) ax.set_title("动画基本案例...update是一个函数，用于更新图形的数据。...repeat 为bool型，动画结束后是否重复，默认False。 blit 为bool型，是否用blitting技术优化绘图，默认False。 例子2： ?
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。...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。...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。...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。
1-1 FuncAnimation语法与绘图逻辑 Matplotlib官网的FuncAnimation介绍中，它是一个动态更新绘图函数，语法为： matplotlib.animation.FuncAnimation...假如视频有20帧，则frams也应该迭代20次传入func中绘制20个图像 interval：每一帧的时间间隔，单位ms，默认200ms repeat：动画是否循环播放，默认True blit：是否优化布局...，默认False FuncAnimation绘图框架： import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation...；4）调用动画函数；5）细节调整（坐标轴范围，图例，颜色等） 1-2 动态单折线绘制 实例：绘制-5-5之间的sin函数图像 import matplotlib.pyplot as plt from...如果在更新函数中添加，每次更新可能会费时间。
标签：Python，Matplotlib库 Matplotlib是一个强大的Python绘图库，但许多人可能不知道它能够创建动画图。 图1 什么是动画？...基于这种理解，要制作动画绘图，需要： 1.创建大量静态图像/图表 2.把它们按顺序翻动 库 可以使用pip安装matplotlib，只需在命令提示符/终端窗口中键入以下内容： pip install matplotlib...使用Matplotlib制作动画 将用matplotlib制作一个简单的动画：一个在半径为1.5的圆中移动的红点。...Matplotlib中的FuncAnimation模块 从技术上讲，只需要创建多个静态图表（每个坐标对应一个），然后将它们组合在一起，就会有一个动画。...spine in ax.spines.values()] #移除图表轮廓 现在，有了绘图函数，可以创建FuncAnimation对象，它接受以下参数： 1.fig：要绘制的图形对象 2.func：绘图/更新函数
代码 新建一个文件particle.py,增加如下代码： 先引入相应的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation...self.size = size self.state = self.init_state.copy() self.bounds = bounds ''' 每一帧动画调用一次...self.state[2] *= -1 if crossed_y1 | crossed_y2 : self.state[3] *= -1 每一帧动画调用一次...as plt import matplotlib.animation as animation class ParticleBox: ''' init_state is an array...self.size = size self.state = self.init_state.copy() self.bounds = bounds ''' 每一帧动画调用一次
新建一个文件 basic_animation.py，代码如下 源代码来源 https://jakevdp.github.io/blog/2012/08/18/matplotlib-animation-tutorial.../ ''' 引入相应包 ''' import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation...([], [], lw=2) #初始化函数，会被FuncAnimation调用 def init(): line.set_data([], []) return line, # 动画函数...#计算y值 y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line, ''' 执行动画
Matplotlib是python的一个图形库，它的动画功能基本上都是基于matplotlib.animation.Animation这个类来开发的。...matplotlib动画主要有两种方法，一种是基于时间的 TimedAnimation ，另一种是基于功能的FuncAnimation TimedAnimation: 使用一系列的 Artist 对象....调用方法 matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count...=None, **kwargs) 输入参数: fig : matplotlib.figure.Figure The figure object that is used to get draw,...坐标 Axes matplotlib.axes.Axes类。
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。...import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import imageio # 生成40个取值在30-40的数 y = np.random.randint...给X轴创建固定值，Y轴创建列表，并使用Matplotlib的条形图函数。...使用Matplotlib绘制散点图，使用ImageIO生成gif。...import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import imageio import random import cv2
所谓转盘抽奖，就是把一个圆盘划分成多个扇形区域，不同大小的区域表示不同等级的奖品，然后转动转盘后慢慢停下，指针所指即为中奖情况。
补间动画可以实现View组件的移动、放大、缩小以及渐变等效果 帧动画则提供了一种逐帧播放图片的动画方式 属性动画-补间动画和帧动画不能胜任复杂动画，所以属性动画应运而生 ---- 无论是补间动画还是帧动画或者是属性动画...执行属性动画分两个步骤： 计算动画值 将动画值应用到对象和属性上 ValuAnimiator只完成第一步，即只计算值，要实现第二步则需要在值变化的监听器里自行更新对象属性。...* 另外，ValueAnimator通过添加AnimatorUpdateListener监听器监听值的变化，从而再手动更新目标对象的属性。...而ValueAnimator则只是定义了值的变化，并不指定目标属性，所以也不需要提供setter和getter方法，但只能在AnimatorUpdateListener监听器里手动更新属性。...不过，也因为没有指定属性，所以其实更具灵活性了，你可以在监听器里根据值的变化做任何事情，比如更新多个属性，比如在缩放宽度的同时做垂直移动。
UIView.animate(withDuration: 0.25) { kv.snp.updateConstraints { ...
功能描述： 在tkinter应用程序界面中同时显示matplotlib绘制的动态折线图、动态散点图和动态柱状图。 参考代码： ? ?
使用matplotlib生成gif动画的方法有很多，一般常规使用matplotlib的animation模块的FuncAnimation函数实现。...在matplotlib官网看到了第三方动画包gif的介绍。 gif包概述 gif包是支持 Altair, matplotlib和Plotly的动画扩展。...安装gif包，pip install gif 动画原理 所有动画都是由帧（frame）构成的，一帧就是一幅静止的画面，连续的帧就形成动画。...gif包生成gif动画实践 import random from matplotlib import pyplot as plt import gif # 构造数据 x = [random.randint...animation模块实现动画的差异 心形曲线绘制 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np t = np.linspace(
as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color...in range(6)]) return color colors = [create_color() for i in range(100)] 2、气泡循环：FuncAnimation语法更新气泡图...fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #更新函数 def upgrade_params(i): ax.clear() #每次循环后都要重新绘图...[], [], [], [] scatter = ax.scatter(x, y, c = colors, s = sizes) return scatter, #返回每一次绘图组成动画帧...as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color
在自学机器学习或者是深度学习的过程中，有的时候总想把执行过程或者执行结果显示出来，所以就想到了动画。好在用 Python 实现动画有许多中方式，而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现。...本文的目的是对 Matplotlib 的动画实现手段做一个简单的说明。...绘制动画 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 如果要让 matplotlib 实现动画功能的话...func 是每一次更新时所调用的方法,它是回调函数。因此，我们可以在这个方法中更新 figure 当中的 axes 中的 line2d 对象，它是动态更新 figure 的根本。...---- func 是回调函数，它会在每次更新的时候被调用，所以我们只需要在这个函数中更新 figure 中的数值就可以了，就像下面代码。
命令式：matplotlib.pyplot.figtext，面向对象：matplotlib.figure.Figure.text。 suptitle 向Figure添加标题。...命令式：matplotlib.pyplot.suptitle，面向对象：matplotlib.figure.Figure.suptitle。 annotate 向Axes添加标注，带有可选的箭头。...命令式：matplotlib.pyplot.annotate，面向对象：matplotlib.axes.Axes.annotate。...# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig.suptitle('bold figure...suptitle', fontsize=14, fontweight='bold') ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(top=0.85)
抽奖动画演示：
任务描述： 给定多张图片，编写Python程序实现动画效果，多张图片依次淡入淡出渐变，从一张慢慢变成下一张。
任务描述： 编写Python程序，绘制散点图动画，每隔800毫秒更新一次动画，随机选择一些散点符号使其时隐时现。
conda直接进行安装即可， #for pip pip install proplot #for conda conda install -c conda-forge proplot 当然，由于版本的不断更新...，你还可以使用如下代码进行更新处理： #for pip pip install --upgrade proplot #for conda conda upgrade proplot format()简化代码...我们首先举个简单的例子，如下： 使用matplotlib 绘制 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker import....format(xticks=20, xtickminor=False) axs.format(abc=True,abcstyle='(A)',abcsize=12,abcloc='ul', suptitle...state.rand(20, 20), cmap='grays', levels=np.linspace(0, 1, 11), extend='both' )[0] axs.format( suptitle
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