Matplotlib Animations 数据可视化进阶

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来源：AI开发者

如果你对我的代码有兴趣，可以在我的 GitHub 查看。当你第一次执行时，代码会报错（我一直没有解决），但是同样的代码框再执行一次，就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图，Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。

如下图所示，以John Conway 的游戏人生，作为我第一个 Python 动画的素材。 这个 gif 图的最后结果：

游戏人生  

如果你对我如何对游戏人生进行编程感兴趣，可以查看我 GitHub 上面的代码(和评论)。 这篇博客侧重如何在 Python 中使用 Matplotlib 增加动画。

如果对这个模拟过程不熟悉（过程更像模拟而非正在玩游戏），这里有一些建议：

• 我们首先建立一个 N x N 大小的面板 (在我们目前讨论的面板中是 50 x 50)。
• 我们随机选择一部分格子进行填充 (首次模拟，我随机在2500个格子里面填充了1500个)，这里的一个格子代表一个单元格
• 每一个填充的格子的周围至多有一个格子为死亡
• 每一个填充的格子的周围有至少四个格子不会死亡
• 每一个填充的格子的周围有两到三个格子存活
• 每一个被三个填充格子相邻的空格子将会成为一个新的单元格

开始

我们先引入我们需要的 Python 包，利用 matplotlib 动画模块的 FuncAnimation() 函数。

import time	
from IPython import display	
import matplotlib.pyplot as plt	
import matplotlib.animation as animation

FuncAnimation()  陆续重复调用函数，是的一个图片动画化，每一次调用更新一次图片。 下面将一步步解释这个过程。

首先，我们先初始化面板。 以下几行代码将产生输入数据：

• 我们想要一个 50x50 大小的面板。
• 填充变量使计算相邻单元格变得更容易，通过用总是空的额外单元格填充边缘，我们使它不需要编写额外的逻辑来处理板的边缘。 因此，我们的50x50板被一个空单元格边界包围，使得实际的numpy数组的大小为52 x52。  
• 变量 initial_cells 代表我们想要初始化的单元格数量，他们会随机在面板上产生。

# Input variables for the board	
boardsize = 50        # board will be X by X where X = boardsize	
pad = 2               # padded border, do not change this!	
initial_cells = 1500  # this number of initial cells will be placed 	
                      # in randomly generated positions	
接下来我们在初始化的单元格上随机生成1500个坐标，这些坐标保存在变量pos_list。	
# Get a list of random coordinates so that we can initialize 	
# board with randomly placed organisms	
pos_list = []	
for i in range(initial_cells):	
    pos_list.append([random.randint(1, boardsize), 	
                     random.randint(1, boardsize)])

然后轮到实例化这个面板。 使用 numpy 向量 my_board 代表我们的面板，我们初始化52x52结构的向量，值都是0（由于边缘填充所以比50x50大一些），然后调用函数 init_board() 使用 pos_list 中的坐标填充面板。 具体查看  GitHub 。

# Initialize the board	
my_board = np.zeros((boardsize+pad, boardsize+pad))	
my_board = init_board(pos_list, my_board)

设置面板的动画

我们一直在等待的部分——动画！ 首先，我们需要做一些例行工作。 用下面几行代码创建matplotlib图形，它将用于显示我们的动画。

# Required line for plotting the animation	
%matplotlib notebook	
# Initialize the plot of the board that will be used for animation	
fig = plt.gcf()

是时候做第一帧了，matplotlib中的imshow()函数接受一个numpy矩阵并将其呈现为图像，酷~

# Show first image - which is the initial board	
im = plt.imshow(my_board)	
plt.show()

我们传递imshow()的变量是我们的初始面板，它存储在my_board中。 创建的图像是这样的：

  棋盘的初始状态(黄色=单元格 )

现在我们要加一个辅助函数给 FuncAnimation() 调用。 辅助函数 animate() 的输入是帧数，指明当前是第几帧。 在 FuncAnimation() 中，每过一帧，就会调用一次 animate() 并且把帧数作为参数输入。 animate() 里会先调用 update_board() 更新当前的面板， 然后通过 set_data() 将更新的面板显示出来。

# Helper function that updates the board and returns a new image of	
# the updated board animate is the function that FuncAnimation calls	
def animate(frame):	
    im.set_data(update_board(my_board))	
    return im,

恭喜，现在就可以顺利使用 FuncAnimation() 了。 注意函数的输入参数：  

• fig 是我们先前建立的用来显示动画的容器变量。
• animate 函数是刚刚写的由 FuncAnimation() 通过帧数来调用的函数(帧数参数会自动传入，不需要声明)。
• frames 是动画最大帧数的限制，这里我们设置成 200 帧，也就是说 200 帧后动画会自动结束。
• interval 是每两帧的间隔时间，单位为毫秒。 这里我们用 50 毫秒。

# This line creates the animation	
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=50)

这样就完成了，还可以吧？ 最终效果是这样的

结论

我希望这对你有帮助。 在我结束之前，让我来集思广益一些更多的数据科学，比如我们今天学到的动画功能的应用：

• 一次次地进行蒙特卡罗模拟，以便观察结果分布是如何逐渐形成的。
• 遍历时间序列数据，以便描述模型或数据在新观测数据到达时的反应。
• 突出显示你的算法识别的集群如何随着输入(如集群数量)的改变而改变。

• 关联随时间或跨数据的不同子样本的热图，以可视化不同的样本可能如何影响模型的估计参数。

via：https://github.com/yiuhyuk/game_of_life

(完)

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