Введение
Matplotlib - это библиотека визуализации данных, используемая для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. В этом практическом занятии мы узнаем, как создать анимированную диаграмму с использованием Matplotlib. Мы будем использовать класс FuncAnimation для создания анимации затухающего синусоидального колебания.
Советы по работе с ВМ
После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем библиотеки
Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки. В этом практическом занятии мы будем использовать Matplotlib и NumPy.
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation
Создаем функцию-генератор данных
Далее нам нужно создать функцию для генерации данных для анимации. Функция будет генерировать синусоидальную волну, которая затухает с течением времени. Мы будем использовать функцию itertools.count() для генерации бесконечной последовательности чисел. Эти числа мы будем использовать для вычисления значений синусоидальной волны.
def data_gen():
for cnt in itertools.count():
t = cnt / 10
yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)
Настраиваем график
Теперь нам нужно настроить график. Мы создадим фигуру и объект оси с использованием функции subplots() Matplotlib. Также создадим объект линии для представления синусоидальной волны.
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)
ax.grid()
xdata, ydata = [], []
Определяем функцию инициализации
Нам нужно определить функцию инициализации, которая установит начальное состояние графика. В этой функции мы установим пределы оси y и очистим данные из объекта линии.
def init():
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xlim(0, 1)
del xdata[:]
del ydata[:]
line.set_data(xdata, ydata)
return line,
Определяем функцию для анимации
Теперь нам нужно определить функцию, которая будет обновлять график для каждого кадра анимации. Эта функция будет получать данные, сгенерированные функцией data_gen(), и обновлять график новыми данными. Также мы обновим пределы оси x по мере продвижения анимации.
def run(data):
## update the data
t, y = data
xdata.append(t)
ydata.append(y)
xmin, xmax = ax.get_xlim()
if t >= xmax:
ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)
ax.figure.canvas.draw()
line.set_data(xdata, ydata)
return line,
Создаем анимацию
Наконец, мы можем создать анимацию с использованием класса FuncAnimation. Мы передадим параметры fig, run, data_gen, init_func и interval для создания анимации. Также мы установим параметр save_count равным 100, чтобы гарантировать, что будут сохранены только последние 100 кадров.
ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, interval=100, init_func=init,
save_count=100)
Показываем график
Теперь мы можем показать график с использованием функции show() Matplotlib.
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как создавать анимированный график с использованием Matplotlib. Мы использовали класс FuncAnimation для создания анимации затухающего синусоидального колебания. Мы также узнали, как настраивать график, определять функцию генератора данных, определять функцию инициализации, определять функцию анимации и создавать анимацию.