使用Animation类制作动图

本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库中的FuncAnimation类创建动画,以正弦曲线为例,演示了如何制作一个圆点沿着曲线运动并实时显示坐标位置的动画过程。

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Animation类是一个动画基类,它针对不同的行为分别派生了不同的子类,主要包括FuncAnimation类和ArtistAnimation类。其中,FuncAnimation类表了不同的子类,主要包括FuncAnimation类表示基于重复调用一个函数的动画;Artist Animation 类表示基于一组固定 Artist(标准的绘图元素,比如文本、线条、矩形等)对象的动画。

FuncAnimation类

FuncAnimation是基于函数的动画类,它通过重复调用同一函数来制作动画。 FuncAnimation类的构造方法的语法格式如下所示:

FuncAnimation (fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None,
               save_count=None, *, cache_frame_data=True, ** kwargs)

该方法常用参数的含义如下:

fig:表示动画所在的画布。

func:表示每帧动画调用的函数。

frames:表示动画的长度(一次动画包含的帧数)。

init_func:表示用于开始绘制帧的函数,它会在第一帧动画之前调用一次。若未设置该参数,则程序将使用frames序列中第一项的绘图结果。

fargs:表示传递给func函数的其他参数。

interval:表示更新动画的频率,以毫秒为单位,默认为200。(1秒=1000毫秒)

blit:表示是否更新所有的点,默认为False。官方推荐将blit参数设为True,但建议 macOS 的用户将blit参数设为False,否则将无法显示动画。
 

绘制一个具有动画效果的图表,具体要求如下:
(1) 绘制一条正弦曲线;
(2) 绘制一个红色圆点,该圆点最初位于正弦曲线的左端;
(3) 制作一个圆点沿曲线运动的动画,并时刻显示圆点的坐标位置。
%matplotlib notebook 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
 
# 0. 设置中文黑体
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
 
 
# 1. 准备正弦曲线数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
 
 
# 2. 创建画布和坐标系
fig = plt.figure(tight_layout=True)
ax = fig.add_subplot(111)
 
# 3. 绘制正弦曲线
ax.plot(x, y)
 
 
# 4. 动画设计
#################################################
dot, = ax.plot(0,0,'ro')   #圆点初始位置
test = ax.text(4, 0.9, "", fontsize=14)   #添加无指定型文本在坐标(4,0.9)
# 定义每帧动画调用的函数
def animate(i):
    dot.set_data(x[i],y[i])   #更新圆点的数据
    test.set_text(f"x={x[i]:.3f}, y={y[i]:.3f}")  #右上角的圆点的实时位置
    return dot, test   #返回值
ani = FuncAnimation(fig=fig,         #动画所在画布
                    func=animate,    #每帧动画调用的函数
                    frames=len(x),   #动画的长度,缺少将不会循环
                    interval=100,    #更新动画的频率100mm(1秒=1000毫秒)
                    blit=True        #更新所有的点
                    )
 
#################################################
 
 
 
# 5.将动画保存为gif图片(用于上传博客)
ani.save("pratice7.3.gif", writer='pillow')
 
# 6.展示图表
plt.show()

运行效果如图: 

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