我想将以下代码转换为循环x值的动画,而不是像目前那样只返回一个x值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sliceplot(file_glob,xslice):
"""User inputs location of binary data file
and single slice of x axis is returned as plot"""
data=np.fromfile(file_glob,dtype=np.float32)
data=data.reshape((400,400,400))
plt.imshow(data[xslice,:,:])
plt.colorbar()
plt.show()
我尝试过这个例子,但似乎无法将其翻译成我需要的内容:http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image.html
非常感谢您提供的任何帮助。
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你喜欢这样的事吗?我的下面示例 - 基于this示例 - 使用了脚本中定义的函数generate_image
中的一些虚拟图像。根据我对您的问题的理解,您宁愿为每次迭代加载一个新文件,这可以通过替换generate_image
的功能来完成。您应该使用file_names数组而不是数据矩阵数组,就像我在这里所做的那样,但是为了透明,我这样做了(但是对于大型数据集来说它是非常低效的。)。
此外,我还在FuncAnimation
- 调用中添加了两个额外的参数,1)确保在图像不合适时停止(使用frames=len(images)
)和2)fargs=[images, ]
将图像数组传递给函数。您可以阅读更多here。
另请注意
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
def generate_image(n):
def f(x, y):
return np.sin(x) + np.cos(y)
imgs = []
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 120)
y = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1)
for i in range(n):
x += np.pi / 15.
y += np.pi / 20.
imgs.append(f(x, y))
return imgs
images = generate_image(100)
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
im = ax.imshow(images[0], cmap=plt.get_cmap('coolwarm'), animated=True)
def updatefig(i, my_arg):
im.set_array(my_arg[i])
return im,
ani = animation.FuncAnimation(fig, updatefig, frames=len(images), fargs=[images, ], interval=50, blit=True)
plt.show()
文件名加载器的示例类似于
def load_my_file(filename):
# load your file!
...
return loaded_array
file_names = ['file1', 'file2', 'file3']
def updatefig(i, my_arg):
# load file into an array
data = load_my_file(my_arg[i]) # <<---- load the file in whatever way you like
im.set_array(data)
return im,
ani = animation.FuncAnimation(fig, updatefig, frames=len(file_names), fargs=[file_names, ], interval=50, blit=True)
plt.show()
希望它有所帮助!