matplotlib.animation

Содержание

• Анимация
• Классы записи
• Вспомогательные классы
• Диаграммы наследования

Анимация

Самый простой способ создать живую анимацию в matplotlib — использовать один из Animation классов.

В обоих случаях крайне важно сохранить ссылку на объект экземпляра. Анимация обновляется таймером (обычно из фреймворка графического интерфейса) , который объект Animation хранит в единственной ссылке. Если вы не сохраняете ссылку на объект Animation, он (а также таймеры) будут удалены сборщиком мусора, что остановит анимацию.

Чтобы сохранить анимацию на диск, используйте Animation.save или Animation.to_html5_video

См. Вспомогательные классы ниже для получения подробной информации о поддерживаемых форматах видео.

FuncAnimation

Внутренняя работа FuncAnimation примерно такова:

for d in frames:
   artists = func(d, *fargs)
   fig.canvas.draw_idle()
   fig.canvas.start_event_loop(interval)

с деталями для обработки «отображения» (для значительного улучшения производительности в реальном времени), чтобы быть неблокирующим, не многократно запускать/останавливать цикл событий GUI, обрабатывать повторения, несколько анимированных осей и легко сохранять анимацию в файл видео.

«Отображение» — это старая техника в компьютерной графике. Суть в том, чтобы взять существующую растровую карту (в нашем случае в основном растровое изображение) и затем «отобразить» еще один объект на ней. Таким образом, управляя сохранённой «чистой» растровой картой, мы можем перерисовать только те немногие объекты, которые меняются в каждом кадре, и, возможно, существенно сэкономить время. Когда мы используем отображение (передав blit=True), основной цикл FuncAnimation становится немного сложнее:

ax = fig.gca()

def update_blit(artists):
    fig.canvas.restore_region(bg_cache)
    for a in artists:
        a.axes.draw_artist(a)

    ax.figure.canvas.blit(ax.bbox)

artists = init_func()

for a in artists:
   a.set_animated(True)

fig.canvas.draw()
bg_cache = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)

for f in frames:
    artists = func(f, *fargs)
    update_blit(artists)
    fig.canvas.start_event_loop(interval)

Это, конечно, оставляет за кадром многие детали (например, обновление фона, когда размер фигуры меняется или фигура полностью перерисовывается). Однако, эта, надеемся, минималистская иллюстрация даёт представление о том, как init_func и func используются внутри FuncAnimation и теории работы «отображения».

Ожидаемая сигнатура func и init_func очень проста, чтобы освободить FuncAnimation от задач по ведению отчёта и построению графиков, но это означает, что вызываемые объекты, которые вы передаёте, должны знать, на каких объектах они должны работать. Есть несколько подходов к решению этой задачи, разной сложности и инкапсуляции. Самый простой подход, который работает довольно хорошо в случае скрипта, — определить объект в глобальной области видимости и позволить Python разобраться.

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro')

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True)
plt.show()

Второй метод заключается в использовании functools.partial для «привязки» объектов к функции. Третий метод — использовать замыкания для построения необходимых объектов и функций. Четвёртый метод — создать класс.

Примеры

• Распад
• Обновление Байеса
• Задача двойного маятника
• Анимированная гистограмма
• Симуляция дождя
• Анимированная 3D случайная прогулка
• Анимированная линия графика
• Осциллограф
• MATPLOTLIB РАЗЬЕДИНЁННЫЙ

ArtistAnimation

Примеры

• Анимированное изображение с предварительно вычисленным списком изображений

Классы записи

Предоставленные классы записи делятся на несколько основных категорий.

Класс Pillow использует библиотеку Pillow для записи анимации, сохраняя все данные в памяти.

Классы записи на основе канала передают захваченные кадры через канал в внешний процесс. Варианты на основе канала, как правило, более производительны, но могут не работать на всех системах.

Классы записи на основе файла сохраняют временные файлы для каждого кадра, которые склеиваются в один файл в конце. Хотя медленнее, эти классы записи могут быть легче отладить.

В основе MovieWriter лежит способ извлечения последовательных кадров из одного и того же базового объекта Figure. Базовый класс MovieWriter реализует 3 метода и менеджер контекста. Единственное различие между классами записи на основе канала и на основе файла заключается в аргументах их методов setup.

Метод setup() используется для подготовки записи (возможно, открытия канала), последующие вызовы grab_frame() захватывают по одному кадру за раз, а finish() завершает создание видео и записывает выходной файл на диск. Например

moviewriter = MovieWriter(...)
moviewriter.setup(fig=fig, 'my_movie.ext', dpi=100)
for j in range(n):
    update_figure(n)
    moviewriter.grab_frame()
moviewriter.finish()

При непосредственном использовании классов записи (не через Animation.save), настоятельно рекомендуется использовать менеджер контекста saving

with moviewriter.saving(fig, 'myfile.mp4', dpi=100):
    for j in range(n):
        update_figure(n)
        moviewriter.grab_frame()

чтобы гарантировать выполнение необходимой настройки и очистки.

Примеры

• Извлечение кадров

Классы вспомогательных функций

Базовые классы анимации

Регистр записи

Для сопоставления имени записывающего модуля с классом предоставлен регистр на уровне модуля, что позволяет передавать строку в Animation.save вместо экземпляра записывающего класса.

Базовые классы записывающего модуля

Для уменьшения дублирования кода предоставлены базовые классы

и миксины

предоставлены.

См. исходный код для того, как легко реализовать новые классы MovieWriter.

Диаграммы наследования