时间:2021-05-23
matplotlib 画图功能非常强大,目前也只能根据官网 提供的例子简单地画几张图。最近学习了能画动态图的animation模块,作个简单地记录。
在matplotlib作图中,比较常用的是matplotlib.pyplot模块,这个模块有非常多的属性和方法,简要列举下这次用到的方法:
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)
返回fig和ax对象!
画这类图的关键是要给出不断更新的函数,这里就是update 函数了。注意, line, = ax.plot([], [], 'r-', animated=False) 中的, 表示创建tuple类型。迭代更新的数据frame 取值从frames 取得。
这里我们把生成的动态图保存为gif图片,前提要预先安装imagemagic。
无阻尼的单摆力学公式:
附加阻尼项:
这里需要用到scipy.integrate的odeint模块,具体用法找时间再专门写一篇blog吧,动态图代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-from math import sin, cosimport numpy as npfrom scipy.integrate import odeintimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationg = 9.8leng = 1.0b_const = 0.2# no decay case:def pendulum_equations1(w, t, l): th, v = w dth = v dv = - g/l * sin(th) return dth, dv# the decay exist case:def pendulum_equations2(w, t, l, b): th, v = w dth = v dv = -b/l * v - g/l * sin(th) return dth, dvt = np.arange(0, 20, 0.1)track = odeint(pendulum_equations1, (1.0, 0), t, args=(leng,))#track = odeint(pendulum_equations2, (1.0, 0), t, args=(leng, b_const))xdata = [leng*sin(track[i, 0]) for i in range(len(track))]ydata = [-leng*cos(track[i, 0]) for i in range(len(track))]fig, ax = plt.subplots()ax.grid()line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2)time_template = 'time = %.1fs'time_text = ax.text(0.05, 0.9, '', transform=ax.transAxes)def init(): ax.set_xlim(-2, 2) ax.set_ylim(-2, 2) time_text.set_text('') return line, time_textdef update(i): newx = [0, xdata[i]] newy = [0, ydata[i]] line.set_data(newx, newy) time_text.set_text(time_template %(0.1*i)) return line, time_textani = animation.FuncAnimation(fig, update, range(1, len(xdata)), init_func=init, interval=50)#ani.save('single_pendulum_decay.gif', writer='imagemagick', fps=100)ani.save('single_pendulum_nodecay.gif', writer='imagemagick', fps=100)plt.show()到此这篇关于Matplotlib animation模块实现动态图 的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib 动态图 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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效果是这个样子的:用到的模块:*matplotlib.pyplot*matplotlib.animation.FuncAnimation*numpy三个圆的半径
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