如何在 matplotlib 中为 3d plot_surface 设置动画
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【中文标题】如何在 matplotlib 中为 3d plot_surface 设置动画【英文标题】:How to animate 3d plot_surface in matplotlib 【发布时间】:2013-06-22 09:39:45 【问题描述】:我已经从一个文件创建了一个 3D 绘图表面,并且我正在尝试为绘图设置动画。
我已经阅读了 matplotlib 网页中的示例和 SO 中的其他示例,并注意到我需要创建一个更新函数来遍历文件中的值,然后创建一个 matplotlib.animation
对象,但我不明白该怎么做它。
如果有人能向我解释更新函数的语法以及如何在matplotlib.animation
对象中使用它,我将不胜感激。
我的数据是一个包含 498 行的多维数组,每行我都有一个包含 64x128 值的数组。数据按以下方式组织:
数据是来自测力台的时间序列,500 行中的每一行都是一个帧,这意味着该试验持续 10 秒。对于每一帧,我都有另一个 64x128 值的数组。
这是我到目前为止的代码:
from mpl_toolkits.mplot3d import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from random import random, seed
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.animation as animation
source_path = "c:\\Projecto\\"
destination_path = "c:\\Projecto\\EntirePlate\\"
#fid = np.loadtxt(source_path + "rolloff_xls.txt",dtype=str)
fid_MP = open(source_path + "101mp - Entire plate roll off.xls","Ur")
lines_MP = fid_MP.readlines()
fid_MP.close()
values_MP = []
for i in lines_MP:
if i[0].isdigit():
values_MP.append(i)
values = np.loadtxt(values_MP,dtype=float)
new_values_MP =[]
for i in range(0,(len(values_MP)/64)):
for j in range(0,64):
new_values_MP.append([[i],[j],values[j]])
new_values_MP = np.asarray(new_values_MP)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d') # to work in 3d
plt.hold(True)
x_surf = np.arange(0,128) # generate a mesh
y_surf = np.arange(0,64)
x_surf, y_surf = np.meshgrid(x_surf, y_surf)
z_surf = []
for i in range(0,64):
# print(new_values[i])
z_surf.append(np.asarray(new_values_MP[i][2])) # ex. function, which depends on x and y
z_surf = np.asarray(z_surf).reshape([64,128])
ax.plot_surface(x_surf, y_surf, z_surf, rstride=2, cstride=2 ,cmap=cm.jet) # plot a 3d surface plot
ax.set_xlabel('Medio Lateral - Axis')
ax.set_ylabel('Anterior Posterior - Axis')
ax.set_zlabel('Pressure (P)')
def update(x_values, y_values, z_values):
for i in range(0,len(values_MP)/64):
x_surf = x_values
y_surf = y_values
z_surf.set_data(new_values_MP[i,2])
return z_surf
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=xrange(len(values_MP)/64),
interval=50, blit=False)
plt.show()
【问题讨论】:
【参考方案1】:这可能不是最佳方式,但我发现文档/示例也不够。
我采用的是以下解决方案:使用 animation.FuncAnimation 调用函数。在该函数中清除并重绘,如下所示:
from __future__ import division
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
plot_args = 'rstride': 1, 'cstride': 1, 'cmap':
cm.bwr, 'linewidth': 0.01, 'antialiased': True, 'color': 'w',
'shade': True
soln = np.zeros((size, size))
midpoint = size // 2
soln[midpoint, midpoint] = 1
#first frame
X = range(size)
Y = range(size)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
plot = ax.plot_surface(X, Y, soln, **plot_args)
pam_ani = animation.FuncAnimation(fig, data_gen, fargs=(soln, plot),
interval=30, blit=False)
def data_gen(framenumber, soln, plot):
#change soln variable for the next frame
...
ax.clear()
plot = ax.plot_surface(X, Y, soln, **plot_args)
return plot,
【讨论】:
如果您调用plot.remove()
而不是ax.clear()
,它将运行得更顺畅。另见这篇文章:physicalmodelingwithpython.blogspot.com/2015/08/…以上是关于如何在 matplotlib 中为 3d plot_surface 设置动画的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 Matplotlib 中为 value_counts().plot 添加值文本 [重复]
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