Python、Matplotlib、绘制多行（数组）和动画

我开始用Python（和OOP）编程，但我在Fortran（90/95）和Matlab编程方面有丰富的经验

我正在tkinter环境中开发一个使用动画的小工具。 此工具的目标是为多行（数组而不是数据向量）设置动画。 下面是我的问题的一个简单例子。 我不明白为什么这两种绘制数据的方法的结果如此不同

from pylab import *

Nx=10
Ny=20

xx   = zeros( ( Nx,Ny) )
data = zeros( ( Nx,Ny) )

for ii in range(0,Nx):
    for jj in range(0,Ny):
        xx[ii,jj]   = ii
        data[ii,jj] = jj


dline = plot(xx,data)

mline, = plot([],[])
mline.set_data(xx.T,data.T)

show()

如果仅打印“数据线”，则每条线将单独打印并使用不同的颜色。 如果仅打印“多线”，则所有线都将链接并仅使用一种颜色

我的目标是制作一个动画，用“mline”更改每个循环的数据。 下面是一个简单的源代码，说明了我的目的：

from pylab import *
from matplotlib import animation

Nx=10
Ny=20

fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(7, 6.5)

ax = plt.axes(xlim=(0, Nx), ylim=(0, Ny))

xx   = zeros( ( Nx,Ny) )
data = zeros( ( Nx,Ny) )
odata = zeros( ( Nx,Ny) )

for ii in range(0,Nx):
    for jj in range(0,Ny):
        xx[ii,jj]    = ii
        odata[ii,jj] = jj
        data[ii,jj]  = 0.

#dline = plot(xx,odata)

mline, = plot([],[])

def init():
    mline.set_data([],[])
    return mline,

def animate(coef):
   for ii in range(0,Nx):
        for jj in range(0,Ny):
            data[ii,jj] = odata[ii,jj] * (1.-float(coef)/360.)

   mline.set_data(xx.T,data.T)
   return mline,

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                               init_func=init, 
                               frames=360, 
                               interval=5,
                               blit=True)

plt.show()

我希望我已经清楚地暴露了我的问题

谢谢，

---

尼古拉斯。

正如@Rutger Kassies在评论中指出的那样

dline = plot(xx,data)

对输入数据进行一些神奇的解析，将数组分成一组x-y对，并绘制这些对。请注意，

dline

是

Line2D

对象的列表。在这种情况下

mline, = plot([],[])
mline.set_data(xx.T,data.T)

您正在创建单个

Line2D

对象，库最好将二维数据推入一维打印对象，并通过展平输入来实现

要设置

N

行的动画，只需

N

Line2D

对象：

lines = [plot([],[])[0] for j in range(Ny)] # make a whole bunch of lines

def init():
    for mline in lines:
        mline.set_data([],[])
    return lines

def animate(coef):
   data = odata * (1.-float(coef)/360.)
   for mline, x, d in zip(lines, data.T, xx.T):
       mline.set_data(x, d)
   return lines

---

您也不需要预先分配

数据

，用python执行循环比让

numpy

为您执行循环要慢得多。

多亏了Rutger Kassies和tcaswell。 这里的示例与上面的相同，但现在它可以按照我的要求工作。 我希望它能帮助其他python程序员

from pylab import *
from matplotlib import animation

Nx=10
Ny=20

fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(7, 6.5)
axis([0, Nx-1, 0, Ny])

xx    = zeros( ( Nx,Ny) )
data  = zeros( ( Nx,Ny) )
odata = zeros( ( Nx,Ny) )

for ii in range(0,Nx):
    xx[ii,:]    = float(ii)

for jj in range(0,Ny):
    odata[:,jj] = float(jj)

#dline = plot(xx,odata)

lines = [plot([],[])[0] for j in range(Ny)] # make a whole bunch of lines


def init():
    for mline in lines:
        mline.set_data([],[])
    return lines

def animate(coef):

   data = odata * (1.-float(coef)/360.)

   for mline, x, d in zip(lines, xx.T, data.T,):
       mline.set_data(x, d)

   return lines

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                               init_func=init, 
                               frames=360, 
                               interval=5,
                               blit=True)

plt.show()

---

如果将二维数据传递给

plt.plot（）

它将转换为单独的项目，因此

dline

是一个包含20个单独线条对象的列表。您的

mline

只是一个单行对象。如果您将二维数据传递给它，数据将被展平，就像您使用

dline=ax.plot（xx.flat，data.flat）

一样。感谢Rutger Kassies的帮助。我把问题的解决方案贴在下面。谢谢你的帮助。我的问题的解决方案发布在下面。