python – 在matplotlib动画模块中管理动态绘图

概述我希望有一个迭代绘制的图形,允许跳到下一帧,停止它并返回到前一帧. 我已经看过matplotlib动画模块,如果有一种方法可以实现以前的帧功能(比如在按下某个键的情况下向后运行动画几帧),这将是完美的 这样的事情会很好： def update_frame(i, data): fig.set_data(data[i]) 但在某种程度上,我可以明确地管理迭代器是增加还是减少. 有没有办法在ma 我希望有一个迭代绘制的图形,允许跳到下一帧,停止它并返回到前一帧.

我已经看过matplotlib动画模块,如果有一种方法可以实现以前的帧功能(比如在按下某个键的情况下向后运行动画几帧),这将是完美的

这样的事情会很好：

def update_frame(i,data):    fig.set_data(data[i])

但在某种程度上,我可以明确地管理迭代器是增加还是减少.

有没有办法在matplotlib中做到这一点？
我应该寻找一个不同的python模块吗？

解决方法 FuncAnimation类允许 supply a generator function到帧参数.预期该函数将产生一个值,该值被提供给每个步骤的更新函数.

FuncAnimation doc指出：

frames : iterable,int,generator function,or None,optional
[..]
If a generator function,then must have the signature
def gen_function() -> obj:
In all of these cases,the values in frames is simply passed through to the user-supplIEd func and thus can be of any type.

我们现在可以创建一个生成器函数,它可以向前或向后生成整数,使动画向前运行

或向后运行

.为了引导动画,我们可以使用matplotlib.Widgets.buttons并创建一步前进

或者向后

功能.这与关于循环一组图像的问题类似于my answer.

以下是一个名为Player的类,它是FuncAnimation的子类,并且包含所有这些,允许启动和停止动画.它可以与FuncAnimation类似地实例化,

ani = Player(fig,update,mini=0,maxi=10)

其中update是更新函数,期望整数作为输入,mini和maxi表示函数可以使用的最小和最大数.此类存储当前索引(self.i)的值,这样如果动画停止或恢复,它将在当前帧重新启动.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationimport mpl_toolkits.axes_grID1import matplotlib.Widgetsclass Player(FuncAnimation):    def __init__(self,fig,func,frames=None,init_func=None,fargs=None,save_count=None,maxi=100,pos=(0.125,0.92),**kwargs):        self.i = 0        self.min=mini        self.max=maxi        self.runs = True        self.forwards = True        self.fig = fig        self.func = func        self.setup(pos)        FuncAnimation.__init__(self,self.fig,self.func,frames=self.play(),init_func=init_func,fargs=fargs,save_count=save_count,**kwargs )        def play(self):        while self.runs:            self.i = self.i+self.forwards-(not self.forwards)            if self.i > self.min and self.i < self.max:                yIEld self.i            else:                self.stop()                yIEld self.i    def start(self):        self.runs=True        self.event_source.start()    def stop(self,event=None):        self.runs = False        self.event_source.stop()    def forward(self,event=None):        self.forwards = True        self.start()    def backward(self,event=None):        self.forwards = False        self.start()    def oneforward(self,event=None):        self.forwards = True        self.onestep()    def onebackward(self,event=None):        self.forwards = False        self.onestep()    def onestep(self):        if self.i > self.min and self.i < self.max:            self.i = self.i+self.forwards-(not self.forwards)        elif self.i == self.min and self.forwards:            self.i+=1        elif self.i == self.max and not self.forwards:            self.i-=1        self.func(self.i)        self.fig.canvas.draw_IDle()    def setup(self,pos):        playerax = self.fig.add_axes([pos[0],pos[1],0.22,0.04])        divIDer = mpl_toolkits.axes_grID1.make_axes_locatable(playerax)        bax = divIDer.append_axes("right",size="80%",pad=0.05)        sax = divIDer.append_axes("right",pad=0.05)        fax = divIDer.append_axes("right",pad=0.05)        ofax = divIDer.append_axes("right",size="100%",pad=0.05)        self.button_oneback = matplotlib.Widgets.button(playerax,label=ur'$\u29CF$')        self.button_back = matplotlib.Widgets.button(bax,label=u'$\u25C0$')        self.button_stop = matplotlib.Widgets.button(sax,label=u'$\u25A0$')        self.button_forward = matplotlib.Widgets.button(fax,label=u'$\u25B6$')        self.button_oneforward = matplotlib.Widgets.button(ofax,label=u'$\u29D0$')        self.button_oneback.on_clicked(self.onebackward)        self.button_back.on_clicked(self.backward)        self.button_stop.on_clicked(self.stop)        self.button_forward.on_clicked(self.forward)        self.button_oneforward.on_clicked(self.oneforward)### using this class is as easy as using FuncAnimation:            fig,ax = plt.subplots()x = np.linspace(0,6*np.pi,num=100)y = np.sin(x)ax.plot(x,y)point,= ax.plot([],[],marker="o",color="crimson",ms=15)def update(i):    point.set_data(x[i],y[i])ani = Player(fig,maxi=len(y)-1)plt.show()

总结

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