如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片

下面是“如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片”的完整攻略。

简介

Matplotlib是Python语言中一个著名的绘图库。该库提供了完整的2D绘图功能，支持多种绘图类型。其中，动画绘图是Matplotlib工具集中的一部分。在本文中，我们将会讲解如何使用Matplotlib库绘制动画并保存为GIF格式的图片。

准备工作

在开始本教程之前，您需要确保以下准备工作已完成：

• 安装并配置好Python环境；
• 安装并配置好Matplotlib库及其依赖库。

绘制动画

使用Matplotlib库绘制动画的两个重要类是FuncAnimation和ArtistAnimation。前者可以让我们在图像中动态呈现一系列生成的静止画面（static frames），而后者则是展示一组静态图像（即已经生成好的图像）。

FuncAnimation

在使用FuncAnimation之前，我们需要先创建一个绘图的框架，并在其中塞入用来绘制每一帧图像的处理函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 创建绘图框架
fig, ax = plt.subplots()

# 定义每帧图像的处理函数
def draw_frame(i):
    # 生成x和y的坐标点
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x + 2*np.pi*i/100)

    # 绘制图形
    ax.clear()
    ax.plot(x, y)

# 生成动画对象
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, frames=100, interval=50)

在上述代码中，我们使用subplots()函数创建了一个绘图框架，然后定义了一个处理函数draw_frame()，该函数根据当前的“帧数”（即第几张图）生成对应的x和y的坐标点，并使用plot()函数绘制出图形。最后，我们使用FuncAnimation()函数生成了一个动画对象anim，该对象会在循环中调用draw_frame()函数，并以50毫秒的时间间隔循环展示100帧图像。

如果想要在Jupyter Notebook中展示动画，则需要使用下面这个命令：

from IPython.display import HTML
HTML(anim.to_jshtml())

在普通的Python程序中，我们可以使用anim.save()函数将动画保存为.mp4格式的视频文件：

anim.save("sin_wave.mp4")

ArtistAnimation

使用ArtistAnimation的方式与FuncAnimation略有不同。在使用ArtistAnimation时，我们需要选择一组已经生成好的静态图像，并将它们存储到artists变量中。然后，我们可以使用ArtistAnimation()函数生成一个动画对象。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 创建绘图框架
fig, ax = plt.subplots()

# 生成要展示的静态图像
artists = []
for i in range(100):
    # 生成x和y的坐标点
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x + 2*np.pi*i/100)

    # 绘制图形
    line, = ax.plot(x, y)
    artists.append([line])

# 生成动画对象
anim = ArtistAnimation(fig, artists)

在上述代码中，我们首先使用subplots()函数创建了一个绘图框架。然后，我们使用循环生成了一组已经绘制好的图像，并将它们存储在artists变量中。最后，我们使用ArtistAnimation()函数生成了一个动画对象anim，该对象会按顺序展示artists中的每一张图像。

保存GIF图片

在Matplotlib中，我们可以使用imagemagick或pillow这两个库将动画保存为GIF图片。

首先，我们需要确保已经安装好了这两个库。然后，我们可以在代码中使用以下函数将动画保存为GIF图片：

# 使用imagemagick将动画保存为GIF图片
anim.save('sin_wave.gif', writer='imagemagick')

# 使用pillow将动画保存为GIF图片
anim.save('sin_wave.gif', writer='pillow')

下面是一些示例：

示例1：使用FuncAnimation绘制球体并保存为GIF

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 创建绘图框架
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义每帧图像的处理函数
def draw_frame(i):
    # 生成x、y和z的坐标点
    theta = 2*np.pi*i/50
    x = np.sin(theta)
    y = np.cos(theta)
    z = i/50

    # 绘制球体
    ax.clear()
    ax.set_xlim(-1,1)
    ax.set_ylim(-1,1)
    ax.set_zlim(0,1)
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    ax.scatter(x,y,z, s=50, alpha=0.5)

# 生成动画对象
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, frames=50, interval=50)

# 使用imagemagick将动画保存为GIF图片
anim.save('ball.gif', writer='imagemagick')

示例2：使用ArtistAnimation绘制动态函数曲线并保存为GIF

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 创建绘图框架
fig, ax = plt.subplots()

# 生成要展示的静态图像
artists = []
for i in range(100):
    # 生成x和y的坐标点
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x + 2*np.pi*i/100)

    # 绘制图形
    line, = ax.plot(x, y, color='blue')
    artists.append([line])

# 生成动画对象
anim = ArtistAnimation(fig, artists)

# 使用imagemagick将动画保存为GIF图片
anim.save('sin_wave.gif', writer='imagemagick')

这两个示例中，我们分别使用了FuncAnimation和ArtistAnimation绘制了动画，并将它们保存为GIF图片。您可以基于这些示例编写自己的动画程序，生成您所需的动画效果。