Question

我正在寻找一种在动画中更新轮廓线的方法，每次都不需要我重新绘制图形。

对这个问题的大多数回答我发现主张回忆ax.contour，但由于我的轮廓叠加在另一个图像上，这是无法忍受的慢。

我发现的唯一回答看起来接近回答问题的回答是用死链接回答：Animating a contour plot in matplotlib using FuncAnimation

编辑：this可能是预期的链接。

示例代码：

#!/usr/bin/env python

import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.animation as anim
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap as lsc
import numpy

#fig = 0; ax = 0; im = 0; co = 0


image_data = numpy.random.random((100,50,50))
contour_data = numpy.random.random((100,50,50))

def init():
    global fig, ax, im, co
    fig = plt.figure()
    ax = plt.axes()
    im = ax.imshow(image_data[0,:,:])
    co = ax.contour(contour_data[0,:,:])

def func(n):
    im.set_data(image_data[n,:,:])
    co.set_array(contour_data[n,:,:])

init()
ani = anim.FuncAnimation(fig, func, frames=100)
plt.show()

干杯。

Answer 1

也许你现在已经想到了这一点;不幸的是，您似乎必须重新声明整个轮廓/轮廓f艺术家并在每个时间段删除旧实例。以下是从this link复制的一些信息：

set_array（）方法（我认为）只会影响色彩映射 contourf的信息，即使这样也不会更新。你需要做的是制作一个新的轮廓图并删除旧的轮廓图，特别是如果您需要更改基础轮廓数据。这个应该像C.remove（）一样简单，但出于某种原因，这不是存在（我会在一分钟内添加它）。所以相反，你需要这样做以下：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1) 
X,Y = np.meshgrid(x,x) 
f1 = np.sin(X) + np.sin(Y) 
f2 = np.cos(X) + np.cos(Y) 

plt.figure() 
C = plt.contourf(f1) 
plt.show() 
for coll in C.collections: 
    plt.gca().collections.remove(coll) 
C = plt.contourf(f2) 
plt.draw()

This answer is probably what you're looking for.

更新matplotlib动画的轮廓

1 个答案: