Python 将多个子地块打印为动画

Python 将多个子地块打印为动画,python,pandas,matplotlib,animation,plot,Python,Pandas,Matplotlib,Animation,Plot,我有两个独立的子情节,我希望显示为动画。对于下面的子图,ax1显示动画散点图,而ax2现在是散点图,我希望将其更改为线图 请注意:我已将问题简化为仅显示相关信息。然而,我希望保持代码与现在的代码相似 以下是我的尝试: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import pandas as pd DATA_LIMITS = [0, 15] def datalimits(*data):

我有两个独立的子情节,我希望显示为动画。对于下面的子图,ax1显示动画散点图,而ax2现在是散点图,我希望将其更改为线图

请注意:我已将问题简化为仅显示相关信息。然而,我希望保持代码与现在的代码相似

以下是我的尝试:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import pandas as pd

DATA_LIMITS = [0, 15]

def datalimits(*data):
    return DATA_LIMITS 

fig = plt.figure(figsize=(10,18))
grid = plt.GridSpec(1, 3, wspace=0.4, hspace=0.3)

gridsize = (3, 2)
ax1 = plt.subplot2grid(gridsize, (0, 0), colspan=2, rowspan=2)
ax2 = plt.subplot2grid(gridsize, (2, 0), colspan=2, rowspan=2)
ax1.grid(False)
ax2.grid(False)

ax1.set_xlim(DATA_LIMITS)
ax1.set_ylim(DATA_LIMITS)

line_a, = ax1.plot([], [], 'o', c='red', alpha = 0.5, markersize=5,zorder=3)
line_b, = ax1.plot([], [], 'o', c='blue', alpha = 0.5, markersize=5,zorder=3)
lines=[line_a,line_b] 

scat = ax1.scatter([], [], s=20, marker='o', c='white', alpha = 1,zorder=3)
scats=[scat] 

line_d = ax2.plot([], [], 'o', c = 'k')

ax2.set_ylim(-6,6) 
ax2.set_xlim(0,15) 

def plots(tdf, xlim=None, ylim=None, fig=fig, ax=ax1):

    df = tdf[1]

    if xlim is None: xlim = datalimits(df['X'])
    if ylim is None: ylim = datalimits(df['Y'])

    for (group, gdf), group_line in zip(df.groupby('group'), lines+scats+line_d):
        if group in ['A','B','D']:
            group_line.set_data(*gdf[['X','Y']].values.T)
        elif group in ['C']:
            gdf['X'].values, gdf['Y'].values
            scat.set_offsets(gdf[['X','Y']].values)

    return [scat] + [line_a,line_b] + [line_d]          

n = 9
time = range(n)  

d = ({
     'A1_X' :    [13,14,12,13,11,12,13,12,11,10],
     'A1_Y' :    [6,6,7,7,7,8,8,8,9,10],
     'A2_X' :    [7,6,5,7,6,3,4,5,6,6],
     'A2_Y' :    [11,12,11,10,11,12,10,11,10,9],
     'B1_X' :    [8,9,8,7,6,7,5,6,7,6],
     'B1_Y' :    [3,4,3,2,3,4,2,1,2,3],
     'B2_X' :    [13,14,14,14,13,13,13,12,12,12],
     'B2_Y' :    [5,4,3,2,4,5,4,6,3,3],
     'C1_X' :   [5,6,7,5,6,5,6,5,6,5],
     'C1_Y' :   [10,11,10,11,12,11,10,8,7,6],
     'D1_X' :   [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],           
     'D1_Y' :   [0,1,2,3,4,3,2,1,0,-1],                
    })

tuples = [((t, k.split('_')[0][0], int(k.split('_')[0][1:]), k.split('_')[1]), v[i])
    for k,v in d.items() for i,t in enumerate(time) ]

df = pd.Series(dict(tuples)).unstack(-1)
df.index.names = ['time', 'group', 'id']

interval_ms = 1000
delay_ms = 2000
ani = animation.FuncAnimation(fig, plots, frames=df.groupby('time'), interval=interval_ms, repeat_delay=delay_ms,)

plt.show()
编辑3:我已经删除了所有以前的更新,以保持干净;您仍然可以在编辑历史记录中检出它们

查看此代码是否符合您的要求,通过注释标记更改:

将matplotlib.pyplot作为plt导入 将matplotlib.animation导入为动画 作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入,谢谢@Asmus。抱歉,我应该在问题中提到,它应该遵守守则。为了达到这个目的,我把这个问题删去了。但我的实际代码包含更强大的功能,需要按原样设置代码。@jonboy比您的问题还多,您的行只有一个坐标,也许您想要一个。分散?b您没有将行d放入行中,因此在for group、gdf、group_line…循环中不会设置动画。@jonboy我更新了顶部的答案,以显示您需要添加/更改的四行。谢谢@Asmus。这很有效。我一定把线条图弄糊涂了。我想要一个类似于你第一个答案中所说的动画。D_X表示它是哪个帧,D_Y显示相对值。因此,我希望将相同的值显示为动画线条图,而不是*动画散点。@jonboy我确实希望动画类似于您在第一个答案中调用的动画