使用matplotlib生成动态图

使用 matplotlib 结合 FuncAnimation 生成动态图

FuncAnimation 是 matplotlib.animation 模块中的一个类，能让我们高效创建动态可视化效果。

代码解释：

• blit=False：在 FuncAnimation 中，将 blit 参数设置为 False，会导致每次更新时重绘整个图形区域，而不仅仅是更新部分内容。这可以确保坐标轴刻度的更新被正确显示，因为整个图形区域都会被重新绘制。

• init 函数：

  • ax.set_xlim(0, 2 * np.pi)：设置初始 x 轴范围为 [0, 2 * np.pi]。
  • ax.set_ylim(-1, 1)：设置初始 y 轴范围为 [-1, 1]。

• update 函数：

  • xdata.append(frame) 和 ydata.append(np.sin(frame))：添加新的数据点。
  • ax.set_xlim(min(xdata), max(xdata)) 和 ax.set_ylim(min(ydata) - 0.1, max(ydata) + 0.1)：根据新的数据点更新坐标轴范围。
  • ln.set_data(xdata, ydata)：更新数据点的显示。
  • ax.relim()：重新计算数据范围的内部表示。
  • ax.autoscale_view()：根据重新计算的数据范围调整坐标轴范围和刻度标签。
  • ax.set_xticks(np.linspace(min(xdata), max(xdata), num=5)) 和 ax.set_yticks(np.linspace(min(ydata) - 0.1, max(ydata) + 0.1, num=5))：根据新的数据范围手动设置 x 轴和 y 轴的刻度，确保刻度能够反映新的数据范围。

demo 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = ax.plot([], [], 'ro')

def init():
    ax.set_xlim(0, 2 * np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)

    if frame > 2 * np.pi:
        ax.set_xticks(np.linspace(min(xdata), max(xdata), num=10))
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2 * np.pi * 100, 128 * 100),
                  init_func=init, blit=False, interval=50, repeat=True)


plt.show()

demo 实例：

打点图改为线图

上方代码中的

ln, = ax.plot([], [], 'ro')

改为

ln, = ax.plot([], [], 'r-')