极客笔记Python 如何创建动画
Python提供了几个用于创建动画的库，例如Matplotlib、Pygame和Pyglet。Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，它还提供了使用“FuncAnimation”函数创建动画的功能。“FuncAnimation”是“matplotlib.animation”模块中的一个类，通过调用用户定义的函数来创建动画。在本教程中，我们将学习使用“FuncAnimation”函数创建动画，并且我们将演示这种方法的三个示例。
语法
animation = FuncAnimation(fig, animate_func, frames=frame_values, interval=interval_value, repeat=repeat_value)
在上面的语法中，fig是我们想要动画化的对象，animate_func在每个帧中更新绘图，’frame_values’是确定要显示的帧的可迭代值，’interval_value’是帧之间的时间间隔（以毫秒为单位），’repeat_value’是一个布尔值，确定动画在完成后是否应重复。
示例1
在此示例中，我们创建了一个名为’fig’的图形对象，并使用’subplots()’函数创建了一个名为‘ax’的轴对象。接下来，我们创建了一个在0到2π之间有200个点的numpy数组’x’，以及一个绘制’sin(x)’的线条对象’line’。
对于动画的每个帧，’animate()’函数被调用，并通过将’i/10.0’添加到‘x’的y数据来更新’line’对象。然后函数返回’line’对象。之后，通过传入’fig’，’animate’和’frames=100’来创建一个’FuncAnimation’的实例，以表示我们要显示100个帧，并将’interval=50’设置为帧之间的时间间隔为50毫秒。然后我们调用’plt.show()’来显示动画。
这是一个创建正弦波动画的简单示例−
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
def animate(i):
line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
return line,
animation = FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=50)
plt.show()
输出
示例2
在这个示例中，我们使用“FuncAnimation”动画实现了一个小球在图的中间垂直滚动。首先，我们使用’plt.Circle()’创建了一个’circle’对象，并在’init()’函数中设置了’ax’的x和y轴限制，并将’circle’对象添加到轴中。在’animate()’函数中，使用变量’i’更新’circle’的垂直位置，并返回’circle’对象。
然后，使用’fig’、’animate’、’init_func=init’、’frames=100’、’interval=20’和’blit=True’创建了一个FuncAnimation的实例。然后使用’plt.show()’显示动画。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
circle = plt.Circle((0, 0), 1, fc='r')
def init():
ax.set_xlim(-10, 10)
ax.set_ylim(-10, 10)
ax.add_artist(circle)
return circle,
def animate(i):
x, y = circle.center
circle.center = (x, i/5)
return circle,
animation = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=100, interval=20, blit=True)
plt.show()
输出
示例3
在这个示例中，我们实现了两条水平移动的直线的动画。首先，我们创建了一个图形对象‘fig’和一个轴对象‘ax’。然后，我们定义了两个直线对象‘x1_line’和‘x2_line’，分别表示两条水平移动的直线。
调用‘init()’函数来初始化绘图。我们设置了‘ax’的x轴和y轴的范围，并返回了‘x1_line’和‘x2_line’对象。接下来，对于动画的每一帧，调用‘animate()’函数，并更新‘x1_line’和‘x2_line’对象的数据。我们生成一个有100个点的numpy数组‘x1’，范围从0到10，以及一个numpy数组‘y1’，它是一个振幅为1、相位移-i/10.0的正弦波。然后，我们将‘x1_line’的x数据设置为‘x1’，y数据设置为‘y1’。
类似地，我们生成一个有100个点的numpy数组‘x2’，范围从0到10，以及一个numpy数组‘y2’，它是一个振幅为1、相位移-i/10.0的余弦波。然后，我们将‘x2_line’的x数据设置为‘x2’，y数据设置为‘y2’。然后，我们通过传入‘fig’、‘animate’、‘init_func=init’、‘frames=100’（表示100帧）和‘interval=50’（将帧之间的时间间隔设置为50毫秒）创建了‘FuncAnimation’的一个实例。我们还设置‘blit=True’来提高性能。然后，我们调用‘plt.show()’来显示结果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
x1_line, = ax.plot([], [])
x2_line, = ax.plot([], [])
def init():
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
return x1_line, x2_line
def animate(i):
x1 = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x1 - i/10.0)
x1_line.set_data(x1, y1)
x2 = np.linspace(0, 10, 100)
y2 = np.cos(x2 - i/10.0)
x2_line.set_data(x2, y2)
return x1_line, x2_line
animation = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=100, interval=50, blit=True)
plt.show()
输出
结论
我们了解到matplotlib是Python中用于数据可视化的流行库，并且使用’FuncAnimation’创建动画需要基本了解如何使用matplotlib来创建和自定义图形。在Python中使用’FuncAnimation’创建动画是了解动画如何工作和如何使用matplotlib创建引人入胜的可视化的基本方法。通过创建动画，人们可以通过解决每一帧中更新绘图、控制动画速度以及处理错误和异常等挑战来增强他们的Python编程技能和问题解决能力。此外，创建动画还可以发挥创造力和创新力，因为人们可以设计出视觉上吸引人且具有互动性的动画，以有效地传达复杂的数据和概念。总的来说，人们可以使用此方法创建动画并进一步自定义它们。