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如何基于Python Matplotlib实现网格动画

2020年07月20日 作者：吃着东西不想停原文

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如果你对本文的代码感兴趣，可以去 Github （文末提供）里查看。第一次运行的时候会报一个错误（还没找到解决办法），不过只要再运行一次就正常了。

这篇文章虽然不是篇典型的数据科学类文章，不过它涉及到数据科学以及商业智能的应用。Python 的 Matplotlib 是最常用的图表绘制以及数据可视化库。我们对折线图、柱状图以及热力图都比较熟悉，但你知道用 Matplotlib 还能做简单的动画吗？

下面就是用 Matplotlib 制作动画的例子。展示的是 John Conway 的 《The Game of Life》，这是一个 Metis（数据科学夏令营）中的编程挑战题目，同时给了我一个机会来制作我的第一个 Python 动画。看看结果的动图：

现在我们需要写一个可以给 FuncAnimation() 调用的辅助函数。 animate() 函数接受一帧画面作为输入充当计数器。这个画面计数器就是 FuncAnimation() 和 animate() 函数沟通的桥梁——在每一个时间点（也就是每一帧），它都会调用一次 animate()。然后 animate() 会逐次使用辅助函数 update_board() 来对网格进行迭代。最后， set_data() 函数将图片更新为迭代后的网格，这就完成了。

# Helper function that updates the board and returns a new image of
# the updated board animate is the function that FuncAnimation calls
def animate(frame):
  im.set_data(update_board(my_board))
  return im,

一切顺利！我们准备调用 FuncAnimation() 函数了。注意输入的参数：

  • fig 是我们在前面创建的用来装载我们的动画的图形变量；
  • animate 是 FuncAnimation() 用画面计数器进行沟通的函数（自动传入，不需要特别声明）
  • frames 表示我们希望动画持续多少帧，在这里我们想要动画的长度为 200 帧；
  • interval 表示每一帧之间间隔的毫秒数。我们想要每帧之间间隔 50 毫秒。
# This line creates the animation
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=200,
                interval=50)

就这么简单！不是很难吧？为了庆祝我们成功制作动画，我再送大家一个动画：

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总结

希望这篇文章能帮到大家。在结束之前，让我来帮助大家脑补更多我们今天学到的动画功能在数据科学上的应用：

  • 一个个地画出蒙特卡洛模拟数据，你能观察到最终的分布是如何逐步形成的；
  • 按顺序遍历时间序列数据，可以描绘你的模型或数据在新的观察角度下有什么表现；
  • 当你改变输入参数时，比如族群数，可以展现你的算法是如何划分族群的；
  • 根据时间或不同的数据子集生成关联热力图，用于观察不同的样本是如何影响你的模型的预期参数的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持来客网。

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