Python 使用matplotlib为带有标签的点设置动画

我有一个带线的动画，现在我想标记点。 我尝试了

plt.annotate（）

并且尝试了

plt.text（）

但是标签没有移动。 这是我的示例代码：

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

def update_line(num, data, line):
    newData = np.array([[1+num,2+num/2,3,4-num/4,5+num],[7,4,9+num/3,2,3]])
    line.set_data(newData)
    plt.annotate('A0', xy=(newData[0][0],newData[1][0]))
    return line,


fig1 = plt.figure()

data = np.array([[1,2,3,4,5],[7,4,9,2,3]])
l, = plt.plot([], [], 'r-')
plt.xlim(0, 20)
plt.ylim(0, 20)
plt.annotate('A0', xy=(data[0][0], data[1][0]))
# plt.text( data[0][0], data[1][0], 'A0')

line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, 25, fargs=(data, l),
    interval=200, blit=True)
plt.show()

你能帮我吗

我的下一步是： 在这些点上有原点向量。这些向量在每个动画步骤中更改其长度和方向。 如何设置这些动画

如果没有动画，这将起作用：

soa =np.array( [ [data[0][0],data[1][0],F_A0[i][0][0],F_A0[i][1][0]],
               [data[0][1],data[1][1],F_B0[i][0][0],F_B0[i][1][0]],
               [data[0][2],data[1][2],F_D[i][0][0],F_D[i][1][0]] ])
X,Y,U,V = zip(*soa)
ax = plt.gca()
ax.quiver(X,Y,U,V,angles='xy',scale_units='xy',scale=1)

首先，非常感谢您快速且非常有用的回答

我的矢量动画问题已通过以下方法解决：

annotation = ax.annotate("C0", xy=(data[0][2], data[1][2]), xycoords='data',
    xytext=(data[0][2]+1, data[1][2]+1), textcoords='data',
    arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

在“更新功能”中，我写道：

annotation.xytext = (newData[0][2], newData[1][2])
annotation.xy = (data[0][2]+num, data[1][2]+num)

更改向量（箭头）的开始和结束位置

但什么是，我有100个向量或更多？写下以下内容是不可行的：

annotation1 = ...
annotation2 = ...
    .
    :
annotation100 = ...

我试着列出：

...
annotation = [annotation1, annotation2, ... , annotation100]
...

def update(num):
    ...
    return line, annotation

得到了这个错误： AttributeError:“列表”对象没有属性“轴”

---

我能做什么？你知道吗？

你有权返回更新函数中更改的所有对象。因此，由于注释更改了它的位置，您也应该返回它：

line.set_data(newData)
annotation = plt.annotate('A0', xy=(newData[0][0],newData[1][0]))
return line, annotation

您可以在中阅读有关

matplotlib

动画的更多信息

还应指定

init

函数，以便

FuncAnimation

知道在第一次更新时从绘图中删除哪些元素。因此，完整的例子是：

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

# Create initial data
data = np.array([[1,2,3,4,5], [7,4,9,2,3]])

# Create figure and axes
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))

# Create initial objects
line, = ax.plot([], [], 'r-')
annotation = ax.annotate('A0', xy=(data[0][0], data[1][0]))
annotation.set_animated(True)

# Create the init function that returns the objects
# that will change during the animation process
def init():
    return line, annotation

# Create the update function that returns all the
# objects that have changed
def update(num):
    newData = np.array([[1 + num, 2 + num / 2, 3, 4 - num / 4, 5 + num],
                        [7, 4, 9 + num / 3, 2, 3]])
    line.set_data(newData)
    # This is not working i 1.2.1
    # annotation.set_position((newData[0][0], newData[1][0]))
    annotation.xytext = (newData[0][0], newData[1][0])
    return line, annotation

anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=25, init_func=init,
                               interval=200, blit=True)
plt.show()

---

我想我知道了如何通过列表设置多个注释的动画。首先，您只需创建注释列表：

for i in range(0,len(someMatrix)):
     annotations.append(ax.annotate(str(i), xy=(someMatrix.item(0,i), someMatrix.item(1,i))))

然后，在“动画”功能中，按照前面所写的操作：

for num, annot in enumerate(annotations):
    annot.set_position((someMatrix.item((time,num)), someMatrix.item((time,num))))

（如果您不喜欢枚举方式，也可以将其作为传统的for循环编写）。不要忘记在return语句中返回整个注释列表

然后，重要的是在动画中设置“blit=False”：

animation.FuncAnimation(fig, animate, frames="yourframecount",
                          interval="yourpreferredinterval", blit=False, init_func=init)

最好指出blit=False可能会减慢速度。但不幸的是，这是我能让列表中的注释动画工作的唯一方法

我从这里来，这里应该更新一个注释，它同时使用

xy

和

xytext

。似乎，为了正确更新注释，需要设置注释的属性

.xy

，以设置注释点的位置，并使用注释的

.set_position（）

方法来设置注释的位置。设置

.xytext

属性没有效果——在我看来有点混乱。下面是一个完整的示例：

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

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_xlim([-1,1])
ax.set_ylim([-1,1])

L = 50
theta = np.linspace(0,2*np.pi,L)
r = np.ones_like(theta)

x = r*np.cos(theta)
y = r*np.sin(theta)

line, = ax.plot(1,0, 'ro')

annotation = ax.annotate(
    'annotation', xy=(1,0), xytext=(-1,0),
    arrowprops = {'arrowstyle': "->"}
)

def update(i):

    new_x = x[i%L]
    new_y = y[i%L]
    line.set_data(new_x,new_y)

    ##annotation.xytext = (-new_x,-new_y) <-- does not work
    annotation.set_position((-new_x,-new_y))
    annotation.xy = (new_x,new_y)

    return line, annotation

ani = animation.FuncAnimation(
    fig, update, interval = 500, blit = False
)

plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
将matplotlib.animation导入为动画
图，ax=plt.子批次（）
ax.set_xlim（[-1,1]）
ax.set_ylim（[-1,1]）
L=50
θ=np.linspace（0,2*np.pi，L）
r=np.类（θ）
x=r*np.cos（θ）
y=r*np.sin（θ）
直线，=ax.绘图（1,0，'ro'）
annotation=ax.annotate(
“注释”，xy=（1,0），xytext=（-1,0），
arrowprops={'arrowstyle'：“->”}
)
def更新（一）：
新的_x=x[i%L]
新的_y=y[i%L]
行。设置_数据（新建_x，新建_y）
##annotation.xytext=（-new\u x，-new\u y）您可以使用
annotation.xytext=（newData[0][0]，newData[1][0]）
来更新批注的位置。谢谢@nordev，更新示例。但是为什么
annotation.set_位置（（newData[0][0]，newData[1][0]）
不起作用？它被记录为“设置文本的（x，y）位置”
xytext
以getter形式记录：-/I使用注释。在我的类的函数中设置_position（），它会正常工作，您使用哪个版本的
matplotlib
？也许他们修复了它，或者弄坏了它：我使用matplotlib。uuu version_uuuuu'1.1.1'是的，因为
'Annotation'对象没有属性“xytext”
，
Annotation.xytext
根本不起作用。@ImportanceOfBeingErnest一个简单的
dir（Annotation）
实际上揭示了这一点。我不知道这在哪一点上发生了变化。显然，在旧版本中，它仍然存在。另一件值得注意的事情是，
blit=True
在窗口模式下不会产生预期的结果。至少对我来说，它显示了一个原始坐标的静态注释和顶部的旋转注释。但是，如果没有遇到性能问题，建议不要使用blitting，因此可能没有问题。当您设置
blit=True
时，您需要同时返回两个艺术家，
返回行、注释，
@ImportanceOfBeingErnest我实际上是这样做的（我在第一次发布后编辑了代码），但问题仍然存在。不管怎样，这并不困扰我，我只是想指出这一点。根据github的问题，当将动画保存到磁盘时，无论如何每一帧都会重新绘制整个图形。对我来说效果很好。可能又是macos的事了？