Question

我正在尝试为某些时间相关数据的空间坐标的wigner函数设置动画。 wigner函数是2维的，所以我使用contourf（）来绘制它。我将数据存储在HDF5文件中，可以动态制作Wigner，但我无法弄清楚如何设置动画。我能够找到的所有动画教程和示例（例如this one和this one）都严格用于线图。具体来说，他们的animate(i)函数使用line.set_data()，而我似乎无法找到contourf()的等效函数。

如何使用contourf()制作图像动画？

contourf()等同于set_data()的内容是什么？

Answer 1

使用FuncAnimation有一种简单的方法：您必须具有清除轴的功能，并根据帧编号绘制新轮廓。不要忘记将blit设置为False。

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

DATA = np.random.randn(800).reshape(10,10,8)


fig,ax = plt.subplots()

def animate(i):
       ax.clear()
       ax.contourf(DATA[:,:,i])
       ax.set_title('%03d'%(i)) 

interval = 2#in seconds     
ani = animation.FuncAnimation(fig,animate,5,interval=interval*1e+3,blit=False)

plt.show()

Answer 2

以下是我用来制作2d轮廓图的动画，它改编自http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image2.html

import pylab as pl
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation
import types


fig = pl.figure()
# Some 2D arrays to plot (time,x,y)
data = np.random.random_sample((20,10,10))

# ims is a list of lists, each row is a list of artists to draw in the
# current frame; here we are just animating one artist, the image, in
# each frame
ims = []
for i in range(len(data[:,0,0])):
    t_step = int(i)
    im = pl.contourf(data[i,:,:])

    #################################################################
    ## Bug fix for Quad Contour set not having attribute 'set_visible'
    def setvisible(self,vis):
        for c in self.collections: c.set_visible(vis)
    im.set_visible = types.MethodType(setvisible,im)
    im.axes = pl.gca()
    im.figure=fig
    ####################################################################

    ims.append([im])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=70, blit=False,repeat_delay=1000)

pl.show()

Answer 3

我正在绘制地理数据，因此需要底图。根据 captain_M 的回答和https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/6139的讨论/错误报告我发布了一个受 tacaswell 启发的响应，它允许你在2维数据的动画中使用contourf，如果你有ffmpeg则将其保存为mp4：

from matplotlib import animation
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap


fig, ax = plt.subplots()

# set up map projection
m = Basemap(projection='nsper',lon_0=-0,lat_0=90)
m.drawcoastlines()
m.drawparallels(np.arange(0.,180.,30.))
m.drawmeridians(np.arange(0.,360.,60.))

# some 2D geo arrays to plot (time,lat,lon)
data = np.random.random_sample((20,90,360))
lat = np.arange(len(data[0,:,0]))
lon = np.arange(len(data[0,0,:]))
lons,lats = np.meshgrid(lon,lat)

# ims is a list of lists, each row is a list of artists to draw in the
# current frame; here we are animating three artists, the contour and 2 
# annotatons (title), in each frame
ims = []
for i in range(len(data[:,0,0])):
    im = m.contourf(lons,lats,data[i,:,:],latlon=True)
    add_arts = im.collections
    text = 'title={0!r}'.format(i)
    te = ax.text(90, 90, text)
    an = ax.annotate(text, xy=(0.45, 1.05), xycoords='axes fraction')
    ims.append(add_arts + [te,an])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims)
## If you have ffmpeg you can save the animation by uncommenting 
## the following 2 lines
# FFwriter = animation.FFMpegWriter()
# ani.save('basic_animation.mp4', writer = FFwriter)
plt.show()

Answer 4

如果你像我一样，matplotlib.animation不起作用。这是你可以尝试的其他东西。如果要连续更新颜色栏和图中的其他所有内容，请在开头使用plt.ion（）启用交互式绘图，并使用plt.draw（）和plt.clf（）的组合来连续更新绘图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion(); plt.figure(1);
for k in range(10):
    plt.clf(); plt.subplot(121);
    plt.contourf(np.random.randn(10,10)); plt.colorbar();
    plt.subplot(122,polar=True)
    plt.contourf(np.random.randn(10,10)); plt.colorbar();
    plt.draw();

请注意，这适用于包含不同子图和各种类型图（即极地或笛卡儿）的图形

如何用contourf（）制作动画？

4 个答案: