用Matplotlib在for循环中定义多个要进行动画化的绘图

随着数据可视化的需求不断增加，动态的数据图表展示也日渐成为了一项必备的技能。在Python中，Matplotlib是广泛使用的数据可视化工具之一。而在Matplotlib中，我们可以使用animate来实现动态展示一个绘图中的数据信息。但是，如果需要同时动态展示多个绘图，我们就需要在for循环中定义多个要进行动画化的绘图。下面我们来详细介绍如何在for循环中实现这一目标。

准备工作

在开始代码之前，我们需要先安装matplotlib和相应的其他库，如numpy和pandas等。可以使用以下命令来安装：

!pip install matplotlib numpy pandas

对于该文章中的示例代码，我们将使用Jupyter Notebook作为环境。如果没有Jupyter Notebook，可以使用以下命令来安装：

!pip install jupyter notebook

在确保环境准备就绪后，我们可以开始进行示例代码的编写。

定义动态绘图的函数

在for循环中定义多个要进行动画化的绘图时，我们可以先定义一个绘图函数，该函数用于绘制一张图片的所有静态和动态部分。该函数需要接收连续的（批次）数据，以便在for循环中调用该函数时传入给它。

在该绘图函数中，我们将使用animate函数来实现动态展示数据的目的。

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

fig, ax = plt.subplots()

def update(frame):
    ax.clear()

    # 绘制静态部分
    x_data = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
    y_data = np.sin(x_data)
    ax.plot(x_data, y_data, color='blue')

    # 绘制动态部分
    x = frame / 10
    y = np.sin(x)
    ax.scatter(x, y, color='red')

    plt.title(f'Frame {frame}')

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(0, 100), interval=200)
plt.show()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个figure对象及其对应的一个axes对象。然后，在update函数中，我们先使用ax.clear()方法清除axes对象中已存在的静态和动态绘图。然后，我们使用numpy库生成了一组静态的x和y坐标数据，并利用ax.plot()方法来绘制一个蓝色的sin曲线。接着，我们使用frame参数来计算动态的x和y坐标数据，并利用ax.scatter()方法来绘制一个红色的点。最后，我们在每帧之间设置一个时间间隔并生成一个FuncAnimation对象。

for循环中定义多个要进行动画化的绘图

在定义好动态绘图的函数后，我们可以在for循环中调用该函数多次，实现多个图表的动态展示。下面的示例代码向我们演示了如何在使用for循环进行多次动态展示：

fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()
fig3, ax3 = plt.subplots()

for i in range(3):
    def update(frame):
        ax1.clear()
        ax2.clear()
        ax3.clear()

        x_data = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
        y_data = np.sin(x_data)
        ax1.plot(x_data, y_data, color='blue')

        x = frame / 10
        y = np.sin(x)
        ax1.scatter(x, y, color='red')

        ax2.plot(x_data, y_data, color='blue')
        ax2.scatter(x, y, color='red')

        ax3.plot(x_data, y_data,color='blue')
        ax3.scatter(x, y, color='red')

        ax1.set_title(f'Frame {frame} - Figure 1')
        ax2.set_title(f'Frame {frame} - Figure 2')
        ax3.set_title(f'Frame {frame} - Figure 3')

    ani1 = animation.FuncAnimation(fig1, update, frames=range(0, 100), interval=200)
    ani2 = animation.FuncAnimation(fig2, update, frames=range(0, 100), interval=200)
    ani3 = animation.FuncAnimation(fig3, update, frames=range(0, 100), interval=200)

plt.show()

在上述示例代码中，我们定义了三个figure对象及其对应的axes对象。然后，我们定义了一个for循环，循环三次以便在每张图表中都设置自己的动态展示。在每一个循环中，我们都定义了一个update函数，分别清除每个axes对象中已存在的静态和动态部分，并分别在每个图表中绘制静态和动态的曲线或点。我们还分别设置了每张图像的标题，并创建了三个FuncAnimation对象，实现了三张图像的动态展示。