利用Python如何制作好玩的GIF动图详解

  时间:2018-07-11
这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python如何制作好玩的GIF动图的相关资料,实现的方法主要利用ImageMagick,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面随着小编来一起学习学习吧

前言

之前我们分享过用Python进行可视化的9种常见方式。其实我们还能让可视化图形逼格更高一些,今天就分享一下如何让可视化秀起来:用Python和matplotlib制作GIF图表。

假如电脑上没有安装ImageMagick,先去这里按照自己的电脑系统下载对应版本,大家也可以通过脚本之家下载:https://www.jb51.net/softs/140766.html,如果我们想用matplotlib的save方法渲染GIF动图,就需要安装ImageMagick。

下图是我们制作的一个动图示例:

有两点需要注意: 图表中的散点不会动,会动的是直线。 X轴标题每一帧都在变化。

下面是我们制作上面GIF图的代码:

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

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)

# 询问图形在屏幕上的大小和DPI(每英寸点数)
# 注意当把图形保存为文件时,需要为此单独再提供一个DPI
print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(
 fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))

# 绘制一个保持不变(不会被重新绘制)的散点图以及初始直线
x = np.arange(0, 20, 0.1)
ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))
line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)

def update(i):
 label = 'timestep {0}'.format(i)
 print(label)
# 更新直线和轴(用一个新X轴标签)
 # 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
 line.set_ydata(x - 5 + i)
 ax.set_xlabel(label)
 return line, ax

if __name__ == '__main__':
 # 会为每一帧调用Update函数
 # 这里FunAnimation设置一个10帧动画,每帧间隔200ms
 anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)
 if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':
  anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')
 else:
  # Plt.show()会一直循环动画
  plt.show()

如果你想换个再酷炫点的主题,可以用seaborn库,只需添加:

import seaborn

那么就会得到下面这张GIF图:

稍微提醒一下:虽然我们这里的GIF图只有10帧,图形内容也很简单,但每一帧仍有160k左右。因为GIF动图不使用跨帧压缩,所以这就让帧比较长的GIF图变得很大。将帧数尽量减少,并且让每一帧的图像再小一点(通过在matplotlib中调整图形大小或DPI)能或多或少有助于缓解这个问题。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

参考资料:drawing-animated-gifs-with-matplotlib/

原文地址:http://www.manongjc.com/article/3262.html