使用Python Matplotlib 创建动画 GIF

在本文中，我们将讨论如何在Python使用 Matplotlib 创建动画 GIF。

Matplotlib 只能用于创建基于数学的动画。这些可以包括在圆周上移动的点或正弦或余弦波，就像声波一样。在 Matplotlib 中，我们有一个名为 animation 的库，我们可以从中导入一个名为 FuncAnimation() 的函数。此函数用于创建动画。该函数用于每次以特定的时间间隔调用一个带有 Frame 编号的animationFunction ，并在图中显示 AnimationFunction 的输出。因此，该函数主要以这四个作为其输入。

句法：

FuncAnimation( Figure, AnimationFunction, Frames, Interval)

此外，还有其他功能和对象，它们一起使动画成为可能。它们如下所示：

1. 我们将需要 NumPy 来处理各种数学函数和数组。
2. 最后，我们将需要从其 pyplot 模块导入的 matplotlib 的绘图能力。

导入所需模块

import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt

入门：

• 这个想法是首先创建任何函数的简单图（这里我们采用了 Cosine 的例子），然后FuncAnimation函数将继续调用AnimationFunction作为参数在给定的间隔后连续传递给它。
• 我们只需要给出这样一个实现，它会导致我们已经通过的AnimationFunction中的绘图位置发生变化。而且由于间隔太小（以毫秒为单位），所以我们觉得它是动画。

这是创建动画的基本思想。

创建动画：

我们将创建一个以视频动画格式显示的余弦波。

下面列出了使用的各种步骤和想法。

• 创建一个图形，其中动画将与 x 轴和 y 轴一起显示。这是通过创建一个图来完成的，我们可以在其中对 x 和 y 轴进行限制。

Python3

Figure = plt.figure()
 
# creating a plot
lines_plotted = plt.plot([])    
 
# putting limits on x axis since
# it is a trigonometry function
# (0,2∏)
line_plotted = lines_plotted[0]
 
plt.xlim(0,2*np.pi) 
 
# putting limits on y since it is a
# cosine function
plt.ylim(-1.1,1.1)   
 
# initialising x from 0 to 2∏
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)  
 
#initially
y = 0

• 现在让我们创建我们的 AnimationFunction，它将根据参数帧连续更改绘图的 x 和 y 坐标。原因是 FuncAnimation 会根据帧数不断调用这个函数。由于动画只是意味着将帧一个接一个地放置以创建视频。

蟒蛇3

# function takes frame as an input
def AnimationFunction(frame):
 
    # setting y according to frame
    # number and + x. It's logic
    y = np.cos(x+2*np.pi*frame/100)
 
    # line is set with new values of x and y
    line_plotted.set_data((x, y))

• 现在是调用我们的 FuncAnimation函数的时候了，该函数将连续调用上面定义的函数作为帧数。我们给出了 25 毫秒的间隔。

anim_created = FuncAnimation(Figure, AnimationFunction, frames=100, interval=25)

• 现在是时候展示我们的动画了。所以我们必须通过下面给出的代码来制作一个 HTML 文件：

蟒蛇3

video = anim_created.to_html5_video()
html = display.HTML(video)
display.display(html)
 
# good practice to close the plt object.
plt.close()

因此，完整的代码可以在本地（如果安装了库）或在 Jupyter Notebooks 或 Colaboratory Notebooks 上在线运行。

输出：

因此，我们能够使用 Matplotlib 创建动画，这使学习数学变得容易。