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我有一个与此类似的问题 question ,但我没有绘制大量的点,而是使用更少的点和边(至少 10 倍),但想要为它们设置动画。更具体地说,它是具有 2D map 的 Kohonen 网络的可视化,它演化并看起来像变形的方格,请参阅维基百科的这张图片:
代码取自this答案修改了一下,一个最小的例子是这样的:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def getXY(points, edges):
"""Return x and y arrays to pass to the plot function"""
return [points.T[i][edges.T] for i in np.arange(points.shape[1])]
points = numpy.array([[1,2],[4,5],[2,7],[3,9],[9,2]])
edges = numpy.array([[0,1],[3,4],[3,2],[2,4]])
lines = plt.plot(*getXY(points, edges), linestyle='-', color='y',
markerfacecolor='red', marker='o')
plt.show()
然后,会发生更改点坐标的更新:
points += 1 # simplified version of a real update
我想避免重新绘制所有内容的“愚蠢”方式,因为绘图窗口中还有其他数据不会改变,而且这真的很慢:
# repeat after each update all the calculation
plt.cla()
x, y = [points.T[i][edges.T] for i in np.arange(points.shape[1])]
lines = plt.plot(x, y, linestyle='-', color='y',
markerfacecolor='red', marker='o')
plt.show()
作为第一步,我将创建的 Line2D 数据从初始绘图保存在变量 lines
中。我现在面临的问题是,如果我只想更新行数据,我能想出的唯一解决方案要求我遍历所有行,这对我来说似乎不太优雅:
x, y = getXY(points, edges)
if len(lines) > 1:
for i, d in enumerate(zip(x.T, y.T)):
lines[i].set_data(d)
else: # has to be treated seperately, since the format of x and y is different
lines[0].set_data(x, y)
plt.show()
我正在寻找如何...的建议
最佳答案
这是一种可能的方法。您可以使用这样一个事实,即如果在线的坐标中有 NaN 或 None,则这实际上被视为线段的末端。下一个非 None 点被视为新段的开始。
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
x,y = np.array([1, 4,2, 3, 9]), np.array([2, 5, 7, 9, 2])
edges = np.array([[0, 1],
[3, 4],
[3, 2],
[2, 4],
[2, 1]])
ys=np.vstack((y[edges[:,0]],y[edges[:,1]],y[edges[:,0]]+np.nan)).T.flatten()
xs=np.vstack((x[edges[:,0]],x[edges[:,1]],x[edges[:,0]]+np.nan)).T.flatten()
lines2d = plt.plot(xs,ys,marker='o')
现在为了更新坐标(例如,将 x 轴移动 .1,将 y 轴移动 .2,您可以这样做:
oldx,oldy=lines2d[0].get_data()
lines2d[0].set_data(oldx+.1,oldy+.2)
plt.draw()
PS 我不完全确定我在 xs,ys 数组中插入 Nans 的方式是最快的,但这可能并不重要。
关于python - 由边连接的点的动画图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9416070/
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