【Python】【matplotlib】动画

figure.canvas.draw()

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef update_data(line):    x[:] += 0.1    plt.setp(line, 'ydata', np.sin(x))    fig.canvas.draw()fig, ax = plt.subplots()x = np.linspace(0, 10, 1000)line, = ax.plot(x, np.sin(x), lw=2)timer = fig.canvas.new_timer(interval=50)timer.add_callback(update_data, line)timer.start()plt.show()

1. figure.canvas.draw()用来重新绘制整张图表，在上一篇博客中有大量应用
2. setp，设定曲线的数据
3. timer定时器，用法参见代码

使用缓存快速重绘

figure.canvas.draw()重绘整个图表，因此速度慢，占用资源多。

下面这段代码，只更新动态对象，而静态对象保存起来

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots()x = np.linspace(0, 10, 1000)ax.plot(x,np.cos(x))line, = ax.plot(x, np.sin(x), lw=2,animated=True)#1. 要作为动画的元素，animated属性设为Truefig.canvas.draw()#2. 重绘图表，忽略animated=True的对象background=fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)#3. 保存图像信息到background中def update_data(line):    x[:] += 0.1    plt.setp(line, 'ydata', np.sin(x))    fig.canvas.restore_region(background)#4. 恢复background中的信息（也就擦除了所有动态元素）    ax.draw_artist(line)#5. 绘制更新后的动态对象    fig.canvas.blit(ax.bbox)#6. 绘制更新后的内容timer = fig.canvas.new_timer(interval=50)timer.add_callback(update_data, line)timer.start()plt.show()

注意代码中注释的6个步骤:
1. 要作为动画的元素，animated属性设为True
2. 重绘图表，忽略animated=True的对象
3. 保存图像信息到background中
4. 恢复background中的信息（也就擦除了所有动态元素）
5. 绘制更新后的动态对象
6. 绘制更新后的内容

animation模块

animation模块对上述过程进行了封装，使得画动画变得方便一些。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib.animation import FuncAnimationfig, ax = plt.subplots()x = np.linspace(0, 10, 200)y = np.sin(x)line, = ax.plot(x, y, lw=2, animated=True)def update_line(i):    y = np.sin(x + i / 50)    plt.setp(line, 'ydata', y)    return [line]ani = FuncAnimation(fig, update_line, blit=True, interval=25, frames=1000)plt.show()

1. blit=True表示使用缓存快速重绘
2. frames参数设置最大帧数，update_line()的输入值i将在0到frames之间循环变化，frames也可以是一个list或array
3. interval时间间隔

动画保存

step1：下载ffmpeg,FFmpeg for Windows，并解压缩
step2: 代码中添加一行:

plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = r'C:\Users\guofei\Downloads\ffmpeg\bin\ffmpeg'

step3: 保存

ani.save('test.mp4',fps=25)

效果: