如何使用Matplotlib制作出动画？？

动画是描述现象的工具，相比于静态图，我们人类经常执迷于动画和交互图表。在探求时间序列数据时，诸如股价趋势、气候变化、季节等, 动画更有洞感。今天让我们尝试绘制以下三种动图

前期准备

matplotlib中拥有一个FuncAnimation函数，该函数可以帮助实现动画。如果想将运行的结果存储为gif、mp4，你可能需要在电脑上配置好ffmpeg或imagemagick(请自行百度谷歌)。

最简单的动画

先来看最简单的sin波动图代码

1. import numpy as np

2. from matplotlib import pyplot as plt

3. from matplotlib.animation import FuncAnimation

4. plt.style.use('seaborn-pastel')

5. #定制画布

6. fig = plt.figure()

7. ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))

8. #折线图对象line

9. line, = ax.plot([], [], lw=3)

10. #初始化

11. def init():

12. line.set_data([], [])

13. return line,

14. #生成每一帧所用的函数

15. def animate(i):

16. x = np.linspace(0, 4, 1000)

17. y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

18. line.set_data(x, y)

19. return line,

20. #帧数frame=200，帧间隔interval=20

21. #blit不知何意，直接用吧

22. anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

23. frames=200, interval=20, blit=True)

24. anim.save('sine_wave.gif', writer='imagemagick')

螺旋

1. import matplotlib.pyplot as plt

2. import matplotlib.animation as animation

3. import numpy as np

4. plt.style.use('dark_background')

5. fig = plt.figure()

6. ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50))

7. line, = ax.plot([], [], lw=2)

8. # initialization function

9. def init():

10. # creating an empty plot/frame

11. line.set_data([], [])

12. return line,

13. # lists to store x and y axis points

14. xdata, ydata = [], []

15. # animation function

16. def animate(i):

17. # t is a parameter

18. t = 0.1*i

19. # x, y values to be plotted

20. x = t*np.sin(t)

21. y = t*np.cos(t)

22. # appending new points to x, y axes points list

23. xdata.append(x)

24. ydata.append(y)

25. line.set_data(xdata, ydata)

26. return line,

27. # setting a title for the plot

28. plt.title('Creating a growing coil with matplotlib!')

29. # hiding the axis details

30. plt.axis('off')

31. # call the animator

32. anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

33. frames=300, interval=20, blit=True)

34. # save the animation as mp4 video file

35. anim.save('coil.gif',writer='imagemagick')

实时更新图

当原始数据发生更改时，之前绘制的图就会发生变化， 参考自 sentdex(一位youtube上的up主)

1. #importing libraries

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. import matplotlib.animation as animation

4. fig = plt.figure()

5. #creating a subplot

6. ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

7. def animate(i):

8. data = open('stock.txt','r').read()

9. lines = data.split('\n')

10. xs = []

11. ys = []

12. for line in lines:

13. x, y = line.split(',') # Delimiter is comma

14. xs.append(float(x))

15. ys.append(float(y))

16. ax1.clear()

17. ax1.plot(xs, ys)

18. plt.xlabel('Date')

19. plt.ylabel('Price')

20. plt.title('Live graph with matplotlib')

21. ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000)

22. plt.show()

上面的这个股票可视化代码我们会在命令行中运行，当stocks.txt中的数据发生更改的时候，图片也会发生变动。

近期文章

漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh

综述:文本分析在市场营销研究中的应用

Lazy Prices公司年报内容变动碰上股价偷懒

用python帮你生产指定内容的word文档

2020年B站跨年晚会弹幕内容分析

YelpDaset: 酒店管理类数据集10+G

NRC词语情绪词典和词语色彩词典

Loughran&McDonald金融文本情感分析库

股评师分析报告文本情感分析预测股价

使用分析师报告中含有的情感信息预测上市公司股价变动

代码不到40行的超燃动态排序图