Python Matplotlib绘制动图平滑曲线

下面我详细讲解一下Python Matplotlib绘制动图平滑曲线的完整攻略。

下面我详细讲解一下Python Matplotlib绘制动图平滑曲线的完整攻略。

1. 导入必要的库

我们需要导入两个库，一个是Matplotlib库，另一个是NumPy库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1. 定义曲线函数

我们需要定义一条曲线函数来产生曲线数据。这里我们选用的是sin函数，函数表达式如下：

def sin(x, t):
    return np.sin(2*np.pi*x - t)

其中，x是自变量，t是时间变量。

1. 创建画布、坐标系和初始状态

我们需要创建一个画布，并在画布上创建一个坐标系。然后，我们需要定义一些初始状态，包括曲线的颜色、宽度、时间步长等。

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 1, 100)
line, = ax.plot(x, sin(x, 0), 'r-', linewidth=2)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
t_step = 0.1

这里，我们使用了subplots()函数创建了一个画布，并使用了plot()函数在画布上创建了一条曲线。我们在设置线段的颜色为红色、宽度为2。然后，我们使用set_ylim()函数设置了y轴的范围为[-1.5, 1.5]，这样就可以让曲线在这个范围内动态变化了。最后，我们定义了一个时间步长t_step，这个参数控制了每一帧之间时间的间隔。

1. 创建更新函数

我们需要创建一个更新函数来更新曲线的状态。在每一帧中，我们需要让曲线的时间变量t增加t_step的值，然后重新计算曲线的值，并将新的曲线值设置给line对象，然后返回line对象。

def update(t):
    line.set_ydata(sin(x, t))
    return line,

1. 使用FuncAnimation创建动画

我们需要使用FuncAnimation函数来创建动画。FuncAnimation函数需要传递5个参数，分别是figure、update、frames、interval和blit。

figure：是Figures对象，它包含了动画的画布和坐标系。

update：是更新曲线数据的函数。

frames：是一个可迭代对象，每次迭代返回一个数值，这个数值将作为update函数的参数被传递进去，并随着时间的推移逐渐增加。

interval：是帧之间的时间间隔，以毫秒为单位。

blit：是否使用blit技术，可以提高绘图效率。

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, t_step), interval=50, blit=True)

1. 显示动画

最后，我们需要调用plt.show()函数来显示动画。

plt.show()

这样就完成了绘制动图平滑曲线的过程。以下是两条示例说明：

示例1：

绘制一条包含噪声的曲线，并使用平均滤波器对其进行平滑处理。

我们可以使用NumPy库生成一些噪声数据：

def noise():                           
    return 0.1*np.random.randn(100)

然后，在update()函数中，我们可以将曲线函数sin()和噪声函数noise()相加，并使用NumPy库的convolve()函数对其进行滤波：

def update(t):
    y = sin(x, t) + noise()
    w = np.ones(10)/10
    y_smooth = np.convolve(w, y, mode='valid')
    line.set_ydata(y_smooth)
    return line,

这样就可以绘制出包含噪声的曲线，并使用平均滤波器对其进行平滑处理了。

示例2：

绘制两条曲线，分别对应两个不同的时间变量，将它们叠加到同一个坐标系中，形成动态图像。

我们只需要在update()函数中定义两个曲线函数，分别对应两个不同的时间变量，然后将它们叠加起来即可：

def update(t):
    y1 = sin(x, t)
    y2 = sin(x, t + 1)
    y = y1 + y2
    line.set_ydata(y)
    return line,

这样，我们就可以在同一个坐标系中绘制两条曲线，并动态地显示它们的叠加效果了。

完成以上步骤，我们就能成功绘制动图平滑曲线了。