python画图|曲线动态输出

【1】引言

前序教程中的曲线动态输出，其实是把曲线按照左右移动的形式输出（波的传递形式）。

python画图|曲线动态输出基础教程_python 动态曲线-CSDN博客

但有些时候我们更期待的是曲线不移动，随着自变量的增加而输出因变量，因此这是两种曲线输出教程。

基于上述区别说明，很有必要对后一种方法进行探索。

【2】官网教程

首先点击下述链接可以直达官网，我们将会看到期待的动态输出曲线。

https://matplotlib.org/stable/gallery/animation/animate_decay.html#sphx-glr-gallery-animation-animate-decay-py

基于此我们对官网教程进行解读。

【3】代码解读

首先引入了好几个模块：

import itertools #引入itertools模块，可实现变量无限输出

import matplotlib.pyplot as plt #引入画图模块
import numpy as np #引入计算模块

import matplotlib.animation as animation #引入动画模块

这里的itertools模块第一次引入，可以实现比自变量的无限输出。

然后先定义了一个变量产生函数，并将自变量和因变量的关系进行了定义：

def data_gen(): #自定义函数，使用itertools.count()模块
    for cnt in itertools.count(): #创造一个从0开始，步长是1的无线循环，输出结果全部赋值给cnt
        t = cnt / 10  # 计算cnt/10后赋值给t
        yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.) #返回t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)

之后再定义了变量的范围：

def init(): #自定义函数
    ax.set_ylim(-1.1, 1.1) #设置Y轴范围
    ax.set_xlim(0, 1) #设置X轴范围
    del xdata[:] #定义一个空矩阵xdata[]
    del ydata[:] #定义一个空矩阵ydata[]
    line.set_data(xdata, ydata) #设置曲线的自变量和因变量
    return line, #返回曲线的数值

其实直到此时，才完成要画图对应各个变量的定义，并且自变量和因变量还是空矩阵。

完成变量的初步定义之后，定义要画图：

fig, ax = plt.subplots() #定义要画图
line, = ax.plot([], [], lw=2) #定义要画曲线
ax.grid() #给输出曲线增加网格
xdata, ydata = [], [] #定义xdata和ydata为空矩阵

在前述的定义中，自变量一直未实质赋值，接下来通过append()函数进行赋值，并修改了X轴的范围：

def run(data): #自定义函数
    # update the data
    t, y = data #定义变相t和y
    xdata.append(t) #xdata为t的所有取值
    ydata.append(y) #ydata为y的所有取值
    xmin, xmax = ax.get_xlim() #X轴的最小值和最大值（xmin和xmax）从xlim()中取出

    if t >= xmax: #当自变量超出X轴上限
        ax.set_xlim(xmin, 2*xmax) #将X轴取值扩大两倍
        ax.figure.canvas.draw() #输出图形
    line.set_data(xdata, ydata) #定义曲线变量

    return line, #返回曲线值

最后实现动态输出：

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, interval=100, init_func=init,
                              save_count=100) #输出动画
plt.show() #输出图形

此时获得的输出结果为：

++图1++

此时对应的完整代码为：

import itertools #引入itertools模块，可实现变量无限输出

import matplotlib.pyplot as plt #引入画图模块
import numpy as np #引入计算模块

import matplotlib.animation as animation #引入动画模块


def data_gen(): #自定义函数，使用itertools.count()模块
    for cnt in itertools.count(0.,0.5): #创造一个从0开始，步长是1的无线循环，输出结果全部赋值给cnt
        t = cnt / 10  # 计算cnt/10后赋值给t
        yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.) #返回t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)


def init(): #自定义函数
    ax.set_ylim(-1.1, 1.1) #设置Y轴范围
    ax.set_xlim(0, 1) #设置X轴范围
    del xdata[:] #定义一个空矩阵xdata[]
    del ydata[:] #定义一个空矩阵ydata[]
    line.set_data(xdata, ydata) #设置曲线的自变量和因变量
    return line, #返回曲线的数值

fig, ax = plt.subplots() #定义要画图
line, = ax.plot([], [], lw=2) #定义要画曲线
ax.grid() #给输出曲线增加网格
xdata, ydata = [], [] #定义xdata和ydata为空矩阵


def run(data): #自定义函数
    # update the data
    t, y = data #定义变相t和y
    xdata.append(t) #xdata为t的所有取值
    ydata.append(y) #ydata为y的所有取值
    xmin, xmax = ax.get_xlim() #X轴的最小值和最大值（xmin和xmax）从xlim()中取出

    if t >= xmax: #当自变量超出X轴上限
        ax.set_xlim(xmin, 2*xmax) #将X轴取值扩大两倍
        ax.figure.canvas.draw() #输出图形
    line.set_data(xdata, ydata) #定义曲线变量

    return line, #返回曲线值

# Only save last 100 frames, but run forever
ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, interval=100, init_func=init,
                              save_count=100) #输出动画
plt.show() #输出图形
#ani.save('ani.gif') #保存动画

实际上，当在PC上运行上述代码时，输出的图形是无限的，不会停止。

++图2++

这是因为itertools.count()函数并没有给出任何停止输出自变量的信号，因此有必要设置输出停止代码。

【3】代码改写

在itertools.count()函数下方增加break操作：

if(t>20):
    break

此时的完整代码为：

import itertools #引入itertools模块

import matplotlib.pyplot as plt #引入画图模块
import numpy as np #引入计算模块

import matplotlib.animation as animation #引入动画模块


def data_gen(): #自定义函数，使用itertools.count()模块
    for cnt in itertools.count(0.,0.5): #创造一个从0开始，步长是1的无线循环，输出结果全部赋值给cnt
        t = cnt / 10  # 计算cnt/10后赋值给t
        yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.) #返回t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)
        if(t>20):
            break


def init(): #自定义函数
    ax.set_ylim(-1.1, 1.1) #设置Y轴范围
    ax.set_xlim(0, 1) #设置X轴范围
    del xdata[:] #定义一个空矩阵xdata[]
    del ydata[:] #定义一个空矩阵ydata[]
    line.set_data(xdata, ydata) #设置曲线的自变量和因变量
    return line, #返回曲线的数值

fig, ax = plt.subplots() #定义要画图
line, = ax.plot([], [], lw=2) #定义要画曲线
ax.grid() #给输出曲线增加网格
xdata, ydata = [], [] #定义xdata和ydata为空矩阵


def run(data): #自定义函数
    # update the data
    t, y = data #定义变相t和y
    xdata.append(t) #xdata为t的所有取值
    ydata.append(y) #ydata为y的所有取值
    xmin, xmax = ax.get_xlim() #X轴的最小值和最大值（xmin和xmax）从xlim()中取出

    if t >= xmax: #当自变量超出X轴上限
        ax.set_xlim(xmin, 2*xmax) #将X轴取值扩大两倍
        ax.figure.canvas.draw() #输出图形
    line.set_data(xdata, ydata) #定义曲线变量

    return line, #返回曲线值

# Only save last 100 frames, but run forever
ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, interval=0.10, init_func=init,
                              save_count=1000) #输出动画
ani.save('ani-1000.gif') #保存动画
plt.show() #输出图形

运行代码后将发现，自变量最大值为20：

++图3++

【4】总结

探索了曲线动态输出的教程，掌握了输出范围等的设置技巧。