Python matplotlib包和gif包生成gif动画实战对比

下面是关于“Python matplotlib包和gif包生成gif动画实战对比”的攻略：

前言

生成动图对于数据可视化来说是非常重要的。Python中提供了多种生成动图的方式，其中matplotlib与gif包都是非常常见的库。matplotlib提供了非常强大的绘图功能，而gif包则专注于生成gif动图。本文将对两者进行详细的对比分析，并提供两个示例用于进一步了解两者的实现方式。

1. matplotlib绘制动图

1.1. 基本思路

matplotlib自身并没有提供生成动图的功能，但是通过结合两个包来实现绘制动图的功能，分别是：

• FuncAnimation class，这个类可以帮助我们实现动画效果；
• Pillow或者OpenCV图像处理库，这些库可以将生成的图像序列转换为视频或者动图。

基本思路是将每一帧做成一个独立的图像，然后将这些图像依次组合起来形成动画效果。

1.2. 示例

下面的示例是通过matplotlib生成三角函数的动图：

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

fig, ax = plt.subplots()
x = [i / 100 for i in range(0, 628)]
y = [0 for i in range(0, 628)]
line, = ax.plot(x, y)

def update(i):
    y = [0] * len(x)
    for j in range(1, 10, 2):
        y = [y[k] + 4 / (j * 3.14) * (1 if j % 4 == 1 else -1) * \
             (np.sin(j * x[k] + i / 10 * j * 3.14)) for k in range(628)]
    line.set_ydata(y)
    return line,

ani = FuncAnimation(fig=fig, func=update, frames=100, interval=20, blit=True)
ani.save("sin.gif", writer="pillow")

运行完上面的代码，就可以看到输出的sin.gif文件，这是通过matplotlib包实现的动图。

2. gif包生成动图

2.1. 基本思路

gif包的基本使用是先把所有的帧拼成一张张 png 图片，然后再用 GIFEncoder 把这些图片合成为一个 gif 帧。

2.2. 示例

下面的示例就是演示了如何用gif包生成20张圆的动图：

from gif import GIFEncoder
import numpy as np

w, h = 200, 200
nframes = 20
duration = 0.1
outfile = "test.gif"

radius = 50
c = np.array([w/2, h/2])
angle = 2 * np.pi / nframes

with GIFEncoder(outfile, loop=0, transparency=None) as gif:
    for i in range(nframes):
        im = np.zeros((h, w, 4), dtype=np.uint8)
        center = c + radius * np.array([np.cos(i * angle), np.sin(i * angle)], dtype=np.int)
        im = cv2.circle(im, tuple(center), radius, (255,255,255,255), -1)
        gif.add_frame(im, duration=duration)

以上代码中，GIFEncoder的参数loop表示重复次数，0 表示不重复；transparency表示是否提供 alpha 通道。

3. 结论

总的来说，matplotlib对于制作帧动画比gif包更加方便，因为matplotlib提供了非常丰富的绘图方式，使得我们可以更加便利地操控帧动画。而对于制作简单的gif动图，则gif包是更加简单易用的选择。