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# Python 绘图:在 Python 中创建动画绘图
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> 原文：<https://www.askpython.com/python-modules/matplotlib/animated-plots>
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到目前为止，你一定已经看过基本的 [matplotlib 图](https://www.askpython.com/python-modules/matplotlib/3-dimensional-plots-in-python)，但是同样的 [matplotlib 模块](https://www.askpython.com/python-modules/matplotlib/python-matplotlib)也可以用来制作**动画图**！让我们看看如何建立相同的！
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## 导入必要的模块
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```py
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import matplotlib.animation as animation
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import random
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from itertools import count
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from IPython import display
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```
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下表显示了每个模块及其要求:
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| 模块名 | 要求 |
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| [Numpy 模块](https://www.askpython.com/python-modules/numpy/python-numpy-module) | 用于为绘图创建数据集。 |
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| [Matplotlib 模块](https://www.askpython.com/python-modules/matplotlib/python-matplotlib) | 绘制所需的图 |
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| matplotlib .动画 | 为动画情节提供功能 |
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| [随机](https://www.askpython.com/python-modules/python-random-module-generate-random-numbers-sequences) | 为了最初为随机间隔生成随机点 |
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| 计数模块 | 生成一系列连续的数字 |
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| 显示组件 | 显示动画情节的视频 |
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Name and Requirement of various modules
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## 在 Python 中为动画地块创建数据集
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为了创建数据集，我们创建了两个列表，即`x`和`y`，其中 x 存储 x 坐标，y 存储 y 坐标。
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现在 x 坐标是连续的数字。在使用`count`函数创建计数迭代器之后，我们将使用 cound 模块从`0`开始计数。为了访问下一个数字，我们还使用了`next`功能。
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对于 y 坐标，我们将使用`random`模块在两个整数之间选择任意的[随机整数](https://www.askpython.com/python-modules/python-randint-method)。下面的代码实现了同样的功能，其中包括一个`animate`函数，该函数执行值的递增:
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```py
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x=[]
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y=[]
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i = count()
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def animate(j):
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x.append(next(i))
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y.append(random.randint(0, 10))
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plt.plot(x,y)
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```
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## 创建动画对象
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下一步是创建一个名为`animation_1`的对象。为了在一定的时间间隔后重复执行`animate`功能，我们使用了`FuncAnimation`，它采用了下面提到的几个参数:
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1. plt.gcf():将作为下一个参数提到的函数作为“当前函数”。
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2. 函数名:在这种情况下是**动画**。
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3. 间隔:设置重复该功能的时间。
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```py
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animation_1 = animation.FuncAnimation(plt.gcf(),animate,interval=1000)
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plt.show()
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```
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如果你正在使用`python IDLE`，一个绘图将自动生成。但是，如果您正在使用`jupyter notebook`、**，即使在代码后使用了`plt.show()`函数，也不会输出任何内容。**为了避免这种情况，需要将视频转换成 HTML 格式，这将在下一节提到。
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## 将动画情节转换为 HTML 视频(针对 Jupyter 笔记本用户)
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我们首先需要将创建的动画转换成 html5 视频，这是在下面代码中的第`1`行完成的。行号`2`创建一个 HTML 代码来显示 html5 视频。最后一行`3`显示了我们生成的显示视频的 html 代码。
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```py
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video_1 = animation_1.to_html5_video()
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html_code_1 = display.HTML(video_1)
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display.display(html_code_1)
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plt.tight_layout()
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plt.show()
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```
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在后面的行号`4`和`5`中，我们可以简单地绘制这些点。代码的输出结果如下所示。你的图可能与我的不同，因为这些点是随机生成的。
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下图是某个时间点后的最终剧情。
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x_vs_y_animated_plot
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## 绘制动画正弦波图
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我们可以使用下面的代码绘制一个漂亮的正弦波。我们所做的一些更改如下:
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1. 使用生成的两倍计数值作为 x 坐标，以便更好地绘图
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2. 减少动画功能中的间隔以获得更清晰的视觉效果
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```py
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x1=[]
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y1=[]
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i1 = count()
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def animate1(j):
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t=next(i1)
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x1.append(2*t)
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y1.append(np.sin(t))
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plt.cla()
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plt.plot(x1,y1)
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animation_2 = animation.FuncAnimation(plt.gcf(),animate1,interval=50)
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video_2 = animation_2.to_html5_video()
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html_code_2 = display.HTML(video_2)
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display.display(html_code_2)
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plt.tight_layout()
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plt.show()
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```
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特定间隔后的输出动画图和静态图如下所示。
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<https://www.askpython.com/wp-content/uploads/2021/04/Sine_x_vs_y_wave.mp4>
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Sine plot after a certain interval of time
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## 在同一个动画图上绘制正弦和余弦
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查看下面的代码，查看同一动画中的两条动画曲线。我们分别取 y 值，一个代表正弦曲线，一个代表余弦曲线，并将它们绘制在同一个动画上。同样，让我们使用**‘黑暗背景’**来增加一点趣味。
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```py
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plt.style.use('dark_background')
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x=[]
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y_sin=[]
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y_cos=[]
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i_n = count()
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def animate_n(j):
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t=2*next(i)
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x.append(t)
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y_sin.append(np.sin(t))
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y_cos.append(np.cos(t))
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plt.cla()
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plt.plot(x,y_sin,label="Sine wave",color="red")
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plt.plot(x,y_cos,label="Cosine wave",color="green")
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animation_n = animation.FuncAnimation(plt.gcf(),animate_n,interval=500)
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video_n = animation_n.to_html5_video()
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html_code_n = display.HTML(video_n)
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display.display(html_code_n)
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plt.tight_layout()
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plt.show()
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```
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下面的动画是上面代码的结果。
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## 结论
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恭喜你！今天，您学习了如何使用 matplotlib 模块绘制动画图。希望你喜欢自己编写代码。感谢您的阅读！快乐编码和学习！
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