Question

我正在用Python实现kmeans聚类算法。我想在每次迭代时绘制群集质量的状态（图像）。所以，基本上我有一个循环，在每次迭代时绘制一个图像，我想要动画这个。我不知道我是否说清楚了。目前我只使用show（）命令绘制图像，但我必须关闭它以继续迭代。

那么，有没有办法动画在每一步计算出的图像序列？

Answer 1

我尝试了ion()方法，它适用于少量数据，但如果你有相对较快的大图像或图像流，这种方法非常慢。根据我的理解，ion()会在每次更改图形时重新绘制所有内容，包括轴和标签等。这可能不是您想要的。

This thread显示了一种更好的做事方式

这是一个简单的例子，我展示了如何做到这一点：

import time
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt


fig = plt.figure( 1 )
ax = fig.add_subplot( 111 )
ax.set_title("My Title")

im = ax.imshow( numpy.zeros( ( 256, 256, 3 ) ) ) # Blank starting image
fig.show()
im.axes.figure.canvas.draw()

tstart = time.time()
for a in xrange( 100 ):
  data = numpy.random.random( ( 256, 256, 3 ) ) # Random image to display
  ax.set_title( str( a ) )
  im.set_data( data )
  im.axes.figure.canvas.draw()

print ( 'FPS:', 100 / ( time.time() - tstart ) )

我使用上面的代码在我的机器上获得大约30 FPS。当我使用plt.ion()和ax.imshow( data )代替im.axes.figure.canvas.draw()和im.set_data( data )运行相同的内容时，我得到大约1 FPS

Answer 2

使用pause()。对于存储在video[t, x, y]中的一组图像，这将生成一个简单的动画：

import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(video.shape[0]):
    plt.imshow(video[i,:,:])
    plt.pause(0.5)

Answer 3

只需启用交互模式：

ion()
show()

它会起作用。这有点奇怪。但请记住：在python脚本结束时，它将关闭窗口。你必须致电

ion()
show()

在脚本的末尾，如果你不想关闭窗口。

Answer 4

我已经实现了一个可能有用的图像序列可视化实用程序。试一试here

下面是绘制动态正弦波的示例。

import numpy as np

def redraw_fn(f, axes):
    amp = float(f) / 3000
    f0 = 3
    t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
    s = amp * np.sin(2 * np.pi * f0 * t)
    if not redraw_fn.initialized:
        redraw_fn.l, = axes.plot(t, s, lw=2, color='red')
        redraw_fn.initialized = True
    else:
        redraw_fn.l.set_ydata(s)

redraw_fn.initialized = False

num_time_steps = 100
videofig(num_time_steps, redraw_fn)

使用matplotlib Python绘制一系列图像

4 个答案: