動畫+順利矩陣之間插入

Question

我有個像矩陣：

import numpy as np 
import seaborn as sns; sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 

originalPoints = np.asarray([[1,2,3,4,5,6],[2,4,6,8,10,12]]) 
newPoints = np.asarray([[1,2,3,4,5,6],[2,4,6,8,10,12]]) + 20 
plt.scatter(originalPoints[0,:],originalPoints[1,:], color='red'); 
plt.scatter(newPoints[0,:],newPoints[1,:], color='blue'); 

這一點讓我：

我試圖生成示點GIF /動畫沿着從紅色到藍色的平滑路徑移動。我一直在嘗試使用類似what is discussed here和scipy的interpolate discussed here，但我似乎無法弄清楚。

任何幫助將是偉大的。

獎勵：將在三維空間中工作以及

編輯解決方案：要清楚，我想是沿着每個藍點移動到到達紅點一些非線性的平滑路徑。注 - 上面的例子是由組成的。實際上，只有一堆藍點和一堆紅點。考慮兩個不同散點圖之間的動畫。

Answer 1

您可以在每對點之間創建線性路徑;結合與matplotlib.animation.FuncAnimation看起來像

import matplotlib.animation as animation 

def update_plot(t): 
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t 
    scat.set_offsets(interpolation.T) 
    return scat, 

fig = plt.gcf() 
plt.scatter(originalPoints[0,:],originalPoints[1,:], color='red') 
plt.scatter(newPoints[0,:],newPoints[1,:], color='blue') 
scat = plt.scatter([], [], color='green') 
animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01)) 

​​

編輯：編輯的問題，現在要求一個非線性插值代替;與

noise = np.random.normal(0, 3, (2, 6)) 
def update_plot(t): 
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t + t*(1-t)*noise 
    scat.set_offsets(interpolation.T) 
    return scat, 

更換update_plot你不是

編輯＃2：關於在下面的評論上的色彩插值查詢，你可以處理，通過matplotlib.collections.Collection.set_color;具體而言，與

def update_plot(t): 
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t + t*(1-t)*noise 
    scat.set_offsets(interpolation.T) 
    scat.set_color([1-t, 0, t, 1]) 
    return scat, 

更換上述update_plot我們最終

關於 「獎金」：3D情況是大部分相似;

a = np.random.multivariate_normal([-3, -3, -3], np.identity(3), 20) 
b = np.random.multivariate_normal([3, 3, 3], np.identity(3), 20) 

def update_plot(t): 
    interpolation = a*(1-t) + b*t 
    scat._offsets3d = interpolation.T 
    scat._facecolor3d = [1-t, 0, t, 1] 
    return scat, 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
ax.scatter(a[:, 0], a[:, 1], a[:, 2], c='r') 
ax.scatter(b[:, 0], b[:, 1], b[:, 2], c='b') 
scat = ax.scatter([], [], []) 
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01)) 
ani.save('3d.gif', dpi=80, writer='imagemagick') 

關於下面的評論就如何做到這一點的階段編輯：人們可以通過直接在update_plot結合the composition of paths實現這一目標：

a = np.random.multivariate_normal([-3, -3, -3], np.identity(3), 20) 
b = np.random.multivariate_normal([3, 3, 3], np.identity(3), 20) 
c = np.random.multivariate_normal([-3, 0, 3], np.identity(3), 20) 

def update_plot(t): 
    if t < 0.5: 
     interpolation = (1-2*t)*a + 2*t*b 
     scat._facecolor3d = [1-2*t, 0, 2*t, 1] 
    else: 
     interpolation = (2-2*t)*b + (2*t-1)*c 
     scat._facecolor3d = [0, 2*t-1, 2-2*t, 1] 
    scat._offsets3d = interpolation.T 
    return scat, 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
ax.scatter(a[:, 0], a[:, 1], a[:, 2], c='r') 
ax.scatter(b[:, 0], b[:, 1], b[:, 2], c='b') 
ax.scatter(c[:, 0], c[:, 1], c[:, 2], c='g') 
scat = ax.scatter([], [], []) 
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01)) 
ani.save('3d.gif', dpi=80, writer='imagemagick')