如何將時間控制面板添加到matplotlib的FuncAnimation中

Question

我目前使用matplotlib.animation.FuncAnimation()在圖上顯示我的作品的動畫。

它運行得非常好，我理解我正在使用的參數（間隔，時間範圍，...）但是，我想知道是否有一種方法來實現（也許直接到圖）動畫，滾動條或任何，這使我可以：

• 快速前進或後退快速到感興趣的時區。
• 顯示我在動畫的哪一點（10％，然後是20％，...）。

基本上，是一種控制python中動畫的方式，就像我將其控制爲視頻播放器播放的視頻文件一樣？

如果需要的話，這是什麼樣子這個動畫代碼：

def init(): 
     im1.set_data(XYslice[0, :, :]) 
     im2.set_data(XZslice[0, Nplans/2:, :]) 
     return([im1, im2]) 

    def animate(t): 
     im1.set_data(XYslice[t, :, :]) 
     im2.set_data(XZslice[t, Nplans/2:, :]) 
     return [im1, im2] 

    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, np.arange(Ntime), interval=200, 
           blit=True, init_func=init, repeat=True) 

Answer 1

你所談論的是一個GUI。最簡單的例子使用matplotlib內置widgets：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.mlab import bivariate_normal 
from matplotlib.widgets import Slider, Button 

#Setup figure and data 
fig, ax = plt.subplots() 
plt.subplots_adjust(bottom=0.25) 
delta = 0.5 
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1) 
x = np.arange(-3.0, 4.001, delta) 
y = np.arange(-4.0, 3.001, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) 
Z = (Z1 - Z2) * 5. 
cmap = plt.cm.rainbow 
im = ax.pcolormesh(X, Y, Z, cmap=cmap) 
fig.colorbar(im) 
axcolor = 'lightgoldenrodyellow' 
axtime = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor) 
stime = Slider(axtime, 'Time', 0.0, 100.0, valinit=50.0) 

#Routines to reset and update sliding bar 
def reset(event): 
    stime.reset() 

def update(val): 
    time = stime.val/10. 
    Z = (Z1 - Z2) * time 
    im.set_array(Z.ravel()) 
    fig.canvas.draw() 

#Bind sliding bar and reset button 
stime.on_changed(update) 
resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) 
button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975') 
button.on_clicked(reset) 

plt.show() 

這應該是一個開始。如果您希望它看起來更好（並添加更多功能），那麼您需要轉到諸如wxpython之類的GUI框架，查看this示例。

其中一個例子是更多的在線與您的數據結構會去如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.mlab import bivariate_normal 
from matplotlib.widgets import Slider, Button 

#Setup figure and data 
fig, ax = plt.subplots() 
plt.subplots_adjust(bottom=0.25) 
delta = 0.5 
t = np.linspace(0.0, 100.0, 256) 
x = np.linspace(-4.0, 4.001, 512) 
y = np.linspace(-4.0, 4.001, 512) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) 
XZslice = np.zeros((256,512,512)) 
for i in range(t.shape[0]): 
    XZslice[i,:,:] = (Z1 - Z2) * t[i]/10. 
cmap = plt.cm.rainbow 
im = ax.pcolormesh(XZslice[128,:,:], cmap=cmap) 
fig.colorbar(im) 
axcolor = 'lightgoldenrodyellow' 
axtime = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor) 
stime = Slider(axtime, 'Time', 0.0, 100.0, valinit=50.0) 

#Routines to reset and update sliding bar 
def reset(event): 
    stime.reset() 

def update(val): 
    time = int(stime.val/100.* 256) 
    im.set_array(XZslice[time,:,:].ravel()) 
    fig.canvas.draw() 

#Bind sliding bar and reset button 
stime.on_changed(update) 
resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) 
button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975') 
button.on_clicked(reset) 

plt.show()