如何创建随时间变化的 MatPlotLib 或类似图表？

Question

我想做的是使用 Matplotlib 绘制轨道模拟的数据；下面附有我想要实现的目标的示例。

我有行星以及航天器相对于太阳的 X、Y、Z、时间坐标的数据（或者如果需要，我可以重新运行以获取其他坐标系中的数据）。

如何制作这样的 GIF？

我尝试只使用 x,y 的 pyplot，但我只得到一个平面图像，而不是移动的 GIF。（正如预期的那样，因为 PyPlot 只能制作静态图）。非常感谢任何帮助/指向我可以查看的地方。

Answer 1

可以使用

matplotlib FuncAnimation

工具根据 matplotlib 中的数据创建动画。这个想法是将动画视为帧的集合，并根据帧编号定义每个帧的图形/内容（假设帧按升序放置）。有关 matplotlib 动画的更多详细信息可以在官方网站的此页面上找到：Matplotlib Animations。答案的其余部分专门针对该问题提供了一些指导。

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最终结果

这是我使用 matplotlib

FuncAnimation

创建的虚拟动画。它基于问题的想法（尽管使用虚拟数据）。

代码

这是生成上述动画的代码 -

from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# dummy parameters, replace them with your own
sun_x, sun_y = 0, 0
voyager1_theta, voyager1_speed, voyager1_radius = 0, 0.003*math.pi, 40
planet1_theta, planet1_speed, planet1_radius = 0, 0.002*math.pi, 40
planet2_theta, planet2_speed, planet2_radius = 0, 0.001*math.pi, 90
fps = 10   # frames per second in animation
total_time = 5  # in seconds, total time of animation
time_ratio = 100 # in seconds, how many seconds in reality for every second on animation

# extra calculations
interval = 1/fps # in seconds
total_frames = total_time * fps

voyager_x_data = []
voyager_y_data = []


fig, ax = plt.subplots()

def update(frame):
    # this function accepts the frame-number as frame and creates the figure for it
    global ax

    # dummy calculations, replace them with your own calculations
    time = frame*interval*time_ratio  # in seconds
    voyager_x = (voyager1_radius+time/20) * math.cos(voyager1_speed*time + voyager1_theta)
    voyager_y = (voyager1_radius+time/20) * math.sin(voyager1_speed*time + voyager1_theta)
    voyager_x_data.append(voyager_x)
    voyager_y_data.append(voyager_y)

    planet1_x = planet1_radius * math.cos(planet1_speed*time + planet1_theta)
    planet1_y = planet1_radius * math.sin(planet1_speed*time + planet1_theta)
    planet2_x = planet2_radius * math.cos(planet2_speed*time + planet2_theta)
    planet2_y = planet2_radius * math.sin(planet2_speed*time + planet2_theta)

    # plotting
    ax.clear()  # clear the figure (to remove the contents of last frame)
    ax.set_ylim(-100,100)
    ax.set_xlim(-100,100)
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_title('Time = {:.3f} sec'.format(time))
    ax.scatter(sun_x, sun_y, color = 'yellow', marker = 'o') #, label='Sun')
    ax.scatter(planet1_x, planet1_y, color = 'blue', marker = 'o') #, label = 'Planet1')
    ax.scatter(planet2_x, planet2_y, color = 'green', marker = 'o') #, label = 'Planet2')
    ax.plot(voyager_x_data, voyager_y_data, color = 'red')
    ax.scatter(voyager_x, voyager_y, color = 'red', label = 'Voyager')
    ax.legend()

anim = FuncAnimation(fig, update, frames = range(total_frames), interval = interval*1000)  # multiplying by 1000 to convert sec into milli-sec
anim.save('result.gif', fps = fps)  # replace the name of file with your own path and name
#plt.show()  # uncomment this line and comment out the second-last line to see in realtime instead of saving

说明

代码内的注释包含阅读和使用代码时所需的所有辅助信息。本节包含整体说明。

1. 创建数据。您可以从任何数据库计算或加载数据。在上面的代码中，我们正在计算数据。创建帧时，还会在更新函数中计算一些数据。此外，代码中还有一些额外的方便参数，例如

   fps

   、

   total_time

   、

   time_ratio

   。
2. 初始化 matplotlib 图形和轴 (

   fig, ax = plt.subplots()

   )，然后定义

   update

   函数，该函数将帧号作为输入并为该帧号创建图形。
3. 使用

   FuncAnimation

   创建动画。在代码中，我们使用

   FuncAnimation(fig, update, frames = range(total_frames), interval = interval*1000)

   来完成此操作。我们指定帧来匹配我们想要的时间，指定间隔来匹配我们想要的动画 FPS。
4. 最后，查看/保存动画。如需查看，请致电

   plt.show()

   。要保存，请调用

   anim.save()

   ，在其中指定输出文件的路径以及文件名和 fps 以计算我们想要的 FPS。

注意：

anim.save()

指定的文件名中的扩展名用于决定导出格式。在

ffmpeg

的帮助下支持其他格式。要获得对其他格式的支持，请安装

ffmpeg

并在

writer='ffmpeg'

中指定

anim.save()

。