《深入淺出Matplotlib Animation》

一、Matplotlib Animation簡介

Matplotlib是Python中常用的繪圖庫。其官方提供的animation模塊是利用FuncAnimation實現動畫效果的核心模塊。animation模塊中包含Animation類和FuncAnimation類，後者是Animation的一個子類。FuncAnimation提供了一種基於幀的動畫的方法，即通過更新數據並繪製圖像來實現動態圖的效果。

在實際應用過程中，動態圖能比靜態圖更直觀地展示數據的變化，如在時間序列分析或仿真過程中，可以利用動態圖很好地展示數據變化的過程。同時，動態圖也根據用戶的需求可以自定義視圖和交互方式。

以下是簡單示例代碼：

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

def update_line(num, data, line):
    line.set_data(data[..., :num])
    return line,
    
fig, ax = plt.subplots()

data = np.random.rand(2, 25)
line, = ax.plot(data[0, 0:1], data[1, 0:1])

ani = animation.FuncAnimation(fig, update_line, frames=25, fargs=(data, line), 
                              interval=50, blit=True)

plt.show()

二、Matplotlib動畫模塊常用可視化效果

1.基本圖形渲染

Matplotlib動畫可以實現基本圖形渲染，如折線圖、散點圖等。基本圖形渲染的數據更新通過update函數實現，每次update函數被調用時，圖形的渲染結果被重新繪製並顯示在界面中。

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

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y)

def update(num):
    line.set_ydata(np.sin(x+num))
    return line,

ani = ani.FuncAnimation(fig, update, frames=10, interval=200)
plt.show()

2.多個圖形渲染

動畫模塊還可以實現多個圖形的渲染，例如同時繪製折線圖和直方圖。

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

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

x = np.linspace(0, 10, num=100)
y = np.sin(x)

line, = ax1.plot([], [], lw=2)
ax1.set_xlim(0, 10), ax1.set_ylim(-1, 1)

rects = ax2.bar([], [])

def init():
    line.set_data([], [])
    rects.set_height(10)
    return line, rects

def animate(i):
    line.set_data(x[:i], y[:i])
    data = np.random.rand(10)
    rects.set_height(data)
    rects.set_color('r')
    return line, rects

anim = ani.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=100, 
                         interval=100, blit=True)
plt.show()

三、Matplotlib動畫模塊常見案例

1.簡單的心電圖動態效果

在健康檢查或醫學研究中，心電圖是一種常用的監控方式。

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

fig = plt.figure()
data = np.random.normal(0, 1, (1000, 1)).cumsum(0)

def update(i):
    plt.cla()
    plt.plot(data[:i])
    plt.ylim(-50, 50)
    plt.yticks(np.arange(-50, 50, 10))
    plt.grid(True)

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(data), interval=50)
plt.show()

2.簡單粒子演示效果

演示效果是指在動畫中繪製一系列的對象，其中每個對象都是在動畫中相對於另一個對象變化的。一種公共的演示效果是沙粒演示，其中顆粒在動畫中隨機地移動和相互運動，這些效果模擬了許多真實世界物理系統的動態。

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

n_particles = 50
n_steps = 50

rx = np.random.uniform(-1, 1, n_particles)
ry = np.random.uniform(-1, 1, n_particles)
velx = np.random.normal(0, 0.1, n_particles)
vely = np.random.normal(0, 0.1, n_particles)

fig, ax = plt.subplots()

scat, = ax.plot([], [], ".")

def update(t, rx, ry, velx, vely):
    rx = (rx + velx) % 1.0
    ry = (ry + vely) % 1.0

    scat.set_data(rx, ry)
    return scat,

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=n_steps, fargs=(rx, ry, velx, vely),
                              interval=50, blit=True)

plt.show()

3.簡單的飛行器動畫

該動畫基於二維流體力學的概念，演示了一個以勻速飛行的飛機離開起飛場。

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

fig, ax = plt.subplots()

M = 100
x = np.cumsum(np.random.randn(M))
y = np.cumsum(np.random.randn(M))

im = ax.imshow(np.zeros((100, 100)), vmin=-1, vmax=1)

def update(j):
    im.set_data(np.random.randn(100, 100))
    im.set_extent([x[j]-50, x[j]+50, y[j]-50, y[j]+50])
    return im

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=M, interval=50)

plt.show()