我开始使用Python(和OOP)进行编程,但是我对Fortran(90/95)和Matlab编程有丰富的经验。
我正在开发一个在tkinter环境上使用动画的小工具。该工具的目标是为多线动画(数组而不是数据向量)。下面是我的问题的一个简单示例。我不明白为什么这两种数据绘制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()
如果仅绘制“ dline”,则每条线将分别绘制并使用不同的颜色。如果仅绘制“ mline”,则所有线都是链接的,并且只有一种颜色。
我的目标是制作一个动画,其中“ mline”在每个循环中更改数据。这里是说明我的目的的简单源代码:
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()
我希望我已经明确地暴露了我的问题。
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魔术分析,将您的数组分成一堆xy对,并绘制它们。请注意,dline是一个 列表 的Line2D对象。在这种情况下
dline
Line2D
mline, = plot([],[]) mline.set_data(xx.T,data.T)
您正在创建一个Line2D对象,并且库最好将2D数据推入到1D绘图对象中,并通过展平输入来做到这一点。
要设置N线条动画,您只需要N Line2D对象:
N
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,data并且在python中执行循环要比让numpy它们做起来要慢得多。
data
numpy