Архивы график

Сегодня мы будем анимировать график прямо внутри Jupyter Notebook. Сперва сделаем плавную отрисовку графика. Переключим режим отображения графиков в notebook:

%matplotlib notebook

Импортируем все, что нужно:

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

Сгенерируем наши данные:

# время (200 точек)
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)
x = np.sin(t)  # синусоида

Создадим пустой график:

fig, ax = plt.subplots()
# пределы отображения
ax.axis([0, 2 * np.pi, -2, 2])
l, = ax.plot([], [])

Функция animate будет вызываться при отрисовка каждого кадра, аргумент i – номер кадра:

def animate(i):
    # рисуем данные только от 0 до i
    # на первом кадре будет 0 точек, 
    # а на последнем - все
    l.set_data(t[:i], x[:i])

Запускаем анимацию:

fps = 30  # карды в сек
# frames - число кадров анимации
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t), interval=1000.0 / fps)

Если мы хотим анимировать сами данные, например, заставить синусоиду «плясать», то на каждом шаге перегенерируем данные заново, используя переменную i:

def animate(i):
    x = np.sin(t - i / len(t) * np.pi * 2) * np.sin(t * 15)
    l.set_data(t, x)

Можно сохранить в GIF:

ani.save('myAnimation.gif', writer='imagemagick', fps=30)

Сам ноутбук я загрузил на GitHub, но поиграться онлайн с ним не получится, надо скачать себе и запустить локально. Анимированные графики отрисовываются в реальном времени, поэтому требуют достаточно много ресурсов. Пример 3D анимации:

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈

%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ipywidgets import interact @interact(f=(1, 5, 0.1), phase=(0, 3.14, 0.1)) def plot_f(f, phase): x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(f * x + phase) plt.plot(x, y, 'r') plt.show()

Метка: график

Анимация Jupyter Notebook

Интерактивность в Jupyter Notebook