Matplotlib 基本动画过程|极客笔记

前文介绍了ffmpeg的安装，对于一些人来说也许有点复杂，但就相当于万事具备，只欠东风了。接着下来，就是回到matplotlib里怎么样生成动画，再调用ffmpeg生成视频。其实动画的过程是非常简单的，在一张白纸上画上图像的一部分，接着另外一张白纸上再画上一部分，依次类推，就可以画了很多张白纸，然后让这些白纸不断地从眼前飘过，眼睛里看到的画面就是动画了。同理，在matplotlib也是采用这个原理，只不过把白纸变成画布，把绘图变成函数生成曲线。

matplotlib里生成动画，共三种方式：

Animation ：继续这个基数，重载相关的函数。
FuncAnimation ：使用回调函数，主要提供一个初始化函数和一个更新画面的函数。
ArtistAnimation ：用一帧一帧的数据生成的动画。

后面会对这三种方式，进行一一介绍，现在先来学习一个简单的方式，也就是使用回调函数的方式—FuncAnimation，这种方式比较简单，只要提供两个函数就可以实现简单的动画显示了。FuncAnimation的定义如下：

class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)

fig：绘制动画的画布
func：动画函数
frams：动画长度，一次循环包含的帧数，在函数运行时，其值会传给动画函数update(i)的形参i
init_func：动画的起始状态
interval：更新频率，interval=20表示每隔20ms从头来一次
blit：是否更新整张图，False表示更新整张图，True表示只更新有变化的点。mac用户请使blit=False。

从上面的参数里，就可以看到主要有几个参数，先要提供画布fig，然后提供每帧动画的更新函数func，还需要知道动画显示多长时间frames，以及循环一周回来时要清空init_func函数。在这里关键点，就是定义两个回调函数func和init_func，只要实现这两个函数，就可以完成动画绘制。那么问题就来了，怎么样来定义func和init_func函数？

先来看init_func函数的要求，如下：

def init_func() -> iterable_of_artists

从定义里可以看到这个函数，没有输入的参数，返回值是一个可迭代的artist对象，artist对象，就是继承matplotlib.artist.Artist类，比如：

Matplotlib 基本动画过程

提供上面这些对象，都是可以合法的，才可以正确地运行，如果提供不合法的对象，就会导致出错。有于返回值是一个可迭代的对象，一般情况下是返回元组对象，当然你也可以返回列表对象，或者合法的生成器对象。另外由于python语言返回元组对象最为方便，如下：

return 1,2
return (1,2)

这两行语句是功能相当的，因此常常会使用前面第一种方式编写，在回调函数经常使用下面的返回值：

return line,

这时返回值就是相当于元组（line,），返回一个元素的元组，需要后面添加逗号。如果你省略掉后面的逗号，就不行了，此时返回的line对象，而不是元组了。所以定义初始化函数如下：

def init():

line.set_data([], [])

return line,

在函数只是简单地调用Line2D的函数set_data，数值全是空的，相当于什么曲线也没有显示，把画面进行清空的操作，为了后面显示曲线提供了空白的画布。在函数最后返回元组（line,）给动画函数。

接着下来定义每帧动画的更新函数：

def func(frame, *fargs) -> iterable_of_artists

在这个函数里，与前面初始化函数有点不一样了，虽然都是同样的回调函数，但是多了参数，第一个参数frame，就是调用时传递进来的帧参数，后面一个关键字参数。在这里只要使用第一个帧参数就可以了，返回值跟前面初始化函数是一样的，都是返回一个可迭代对象，可以是元组，也可以是列表，或者其它合法的迭代对象。因而这个函数定义如下：

def animate(i):
x = np.linspace(0, 2, 1000)
y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) # 更新数据
line.set_data(x, y)
return line,

函数第一行定义函数名称animate，输入帧参数i。

第二行代码对0到2进行1000个点分割。

第三行代码根据帧参数来对1000个点进行偏移计算，再调用sin函数生成值。

第四行代码是调用line对象来画曲线。

第五行代码是返回line对象在画布里显示曲线。

当i的值在不断地发生变化时，sin曲线就会不一样，从而产生不一样的画面，多个画面连续显示形成动画。

准备好这两个函数之后，就可以调用FuncAnimation来进行动画显示了，如下：

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func = init,
frames = 200, interval = 20, blit = True)

这里将产生200帧的动画，每帧间隔时间为20毫秒，使用blit的值为True，也就是使用加速功能，之前产生的显示的画面不会删除，因此需要正确地使用显示顺序，否则可能显示不正确。

到这里就可以正确地显示动画了，但是还不能生成MP4文件，还需要编写与它相关的代码才可以产生MP4文件，继续来做这方面的工作，先要设置matplotlib运行ffmpeg的路径：

plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = 'D:\\ffmpeg-2020-12-20\\bin\\ffmpeg.exe'

这个路径就是前一文里安装路径，如果你安装的目录跟我这里不一样，要记得修改，否则运行会出错。

接着再定义一个写入到文件的对象animation.FFMpegWriter，代码如下：

FFwriter = animation.FFMpegWriter(fps=20, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])
anim.save('basic_animation.mp4', writer = FFwriter)

这里fps是表示每秒20帧的速度保存，压缩的库为vcodec，格式为’libx264’，保存的文件名称为basic_animation.mp4。

最后保存MP4文件如下：

Matplotlib 基本动画过程

打开这个MP4文件，就可以进行播放了。到这里，已经完全实现了动画的生成和MP4文件的生成，这个过程还是比较简单的，现在来看一下全部的代码：

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

plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = 'D:\\ffmpeg-2020-12-20\\bin\\ffmpeg.exe'


fig = plt.figure()
# 创建绘图轴对象
ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))
# 先显示一条空的曲线
line, = ax.plot([], [], lw=2)

# 初始化函数：每帧用来清空背景
def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

# 动画绘制函数：参数i是表示帧序号.
def animate(i):
    x = np.linspace(0, 2, 1000)
    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))  # 更新数据
    line.set_data(x, y)
    return line,

# 在这里设置一个200帧的动画，每帧之间间隔20毫秒
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func = init,
                               frames = 200, interval = 20, blit = True)

#保存的动画视频文件名为当前文件夹下的basic_animation.mp4，帧率为20帧每秒，格式为MP4。
FFwriter = animation.FFMpegWriter(fps=20, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])
anim.save('basic_animation.mp4', writer = FFwriter)

plt.show()  # 会一直循环播放动画

动画的结果，需要自己运行代码来体验一下。