Python 在matplotlib中设置干图动画

我正在尝试在matplotlib中设置stem绘图的动画，但找不到必要的文档来帮助我。我有一系列的数据文件，每个文件都是这样的：

1 0.345346
2 0.124325
3 0.534585

我想把每个文件都画成一个单独的框架

根据和教程，我应该创建一个函数来更新每个绘图对象中包含的数据（艺术家？我不确定术语）

从第二个链接，这是更新函数

def update(frame):
global P, C, S

# Every ring is made more transparent
C[:,3] = np.maximum(0, C[:,3] - 1.0/n)

# Each ring is made larger
S += (size_max - size_min) / n

# Reset ring specific ring (relative to frame number)
i = frame % 50
P[i] = np.random.uniform(0,1,2)
S[i] = size_min
C[i,3] = 1

# Update scatter object
scat.set_edgecolors(C)
scat.set_sizes(S)
scat.set_offsets(P)

# Return the modified object
return scat,

我怎样才能使这种更新函数适用于干图？for

stem

非常简短（事实上，在我学习matplotlib时，这是一个反复出现的问题），但是显示出

stem

的输出是一个元组

标记线、stemline、基线

，而不是像for

plt.plt

或

plt.imshow

这样的艺术家对象

因此，当我为动画编写

update

函数时，如何更新stem绘图中的数据？

给你

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

import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0.1, 2*np.pi, 10)
markerline, stemlines, baseline = ax.stem(x, np.cos(x), '-.')

def update(i):
    ax.cla()
    markerline, stemlines, baseline = ax.stem(x, np.cos(x+i/10), '-.')
    ax.set_ylim((-1, 1))

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=range(10, 110, 10), interval=500)
anim.save('so.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

我认为可以有更好的方法来实现这一点——不需要每次都清除情节。然而，这是可行的

给你

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

import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0.1, 2*np.pi, 10)
markerline, stemlines, baseline = ax.stem(x, np.cos(x), '-.')

def update(i):
    ax.cla()
    markerline, stemlines, baseline = ax.stem(x, np.cos(x+i/10), '-.')
    ax.set_ylim((-1, 1))

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=range(10, 110, 10), interval=500)
anim.save('so.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

我认为可以有更好的方法来实现这一点——不需要每次都清除情节。然而，这是可行的

---

当使用关键字

use\u line\u collection=True

（Matplotlib 3.3以来的默认行为）时，可以更新这三个元素

• markerline
• 茎线
• 基线

个人的。以下是正弦波示例的代码：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从matplotlib.animation导入FuncAnimation
图，ax=plt.子批次（）
x=np.linspace（0.1,2*np.pi，10）
y=np.cos（x）
底部=0
h_-stem=ax.stem（x，y，bottom=bottom，use_-line_-collection=True，linefmt='-.）
def更新（一）：
y=np.cos（x+i/10）
#markerline
h_干[0]。设置y数据（y）
h_-stem[0]。设置_扩展数据（x）#常数x不需要
#茎线
h_-stem[1]。设置_路径（[np.array（[[xx，bottom]），
[xx，yy]]），用于（xx，yy）压缩（x，y）]）
#基线
h_-stem[2]。设置_扩展数据（[np.min（x），np.max（x）]）
h_-stem[2]。设置_-ydata（[bottom，bottom]）#对于恒定的bottom，这不是必需的
动画=函数动画（图，更新，帧=范围（10，110，10），间隔=1）
anim.save（'so.gif'，dpi=80，writer='imagemagick'）

根据应更新的值（x、y、底部），您可以省略此更新的某些部分或重用当前值。我编写了一个更通用的函数，您可以在其中传递这些值的任意组合：

def update_stem(h_stem, x=None, y=None, bottom=None):
    if x is None:
        x = h_stem[0].get_xdata()
    else:
        h_stem[0].set_xdata(x)
        h_stem[2].set_xdata([np.min(x), np.max(x)])

    if y is None:
        y = h_stem[0].get_ydata()
    else:
        h_stem[0].set_ydata(y)

    if bottom is None:
        bottom = h_stem[2].get_ydata()[0]
    else:
        h_stem[2].set_ydata([bottom, bottom])

    h_stem[1].set_paths([np.array([[xx, bottom], 
                                   [xx, yy]]) for (xx, yy) in zip(x, y)])

---

使用关键字

use\u line\u collection=True

（Matplotlib 3.3以来的默认行为）时，可以更新这三个元素

• markerline
• 茎线
• 基线

个人的。以下是正弦波示例的代码：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从matplotlib.animation导入FuncAnimation
图，ax=plt.子批次（）
x=np.linspace（0.1,2*np.pi，10）
y=np.cos（x）
底部=0
h_-stem=ax.stem（x，y，bottom=bottom，use_-line_-collection=True，linefmt='-.）
def更新（一）：
y=np.cos（x+i/10）
#markerline
h_干[0]。设置y数据（y）
h_-stem[0]。设置_扩展数据（x）#常数x不需要
#茎线
h_-stem[1]。设置_路径（[np.array（[[xx，bottom]），
[xx，yy]]），用于（xx，yy）压缩（x，y）]）
#基线
h_-stem[2]。设置_扩展数据（[np.min（x），np.max（x）]）
h_-stem[2]。设置_-ydata（[bottom，bottom]）#对于恒定的bottom，这不是必需的
动画=函数动画（图，更新，帧=范围（10，110，10），间隔=1）
anim.save（'so.gif'，dpi=80，writer='imagemagick'）

根据应更新的值（x、y、底部），您可以省略此更新的某些部分或重用当前值。我编写了一个更通用的函数，您可以在其中传递这些值的任意组合：

def update_stem(h_stem, x=None, y=None, bottom=None):
    if x is None:
        x = h_stem[0].get_xdata()
    else:
        h_stem[0].set_xdata(x)
        h_stem[2].set_xdata([np.min(x), np.max(x)])

    if y is None:
        y = h_stem[0].get_ydata()
    else:
        h_stem[0].set_ydata(y)

    if bottom is None:
        bottom = h_stem[2].get_ydata()[0]
    else:
        h_stem[2].set_ydata([bottom, bottom])

    h_stem[1].set_paths([np.array([[xx, bottom], 
                                   [xx, yy]]) for (xx, yy) in zip(x, y)])

---

好的，建议清除绘图并在每一帧处重新绘制。那会有用的，谢谢！我发现很难学习matplotlib，因为文档很少。我通常可以把这些例子拼凑起来，但我并不真正理解所有的机制。例如，轴和艺术家之间的差异等。您知道解释matplotlib中的逻辑和结构的资源吗？好的，因此建议清除绘图并在每个帧处重新绘制。那会有用的，谢谢！我发现很难学习matplotlib，因为文档很少。我通常可以把这些例子拼凑起来，但我并不真正理解所有的机制。例如，Axis和Artisters之间的差异等。您知道解释matplotlib中的逻辑和结构的资源吗？