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我想知道是否有一种方法可以为涉及图形的算法创建漂亮的可视化(在 Python 中)。
如果有一种方法可以在 Python 中做到这一点,这将非常好,这将有助于将算法代码的每个执行的逻辑步骤转换为简洁的实时插图。
在维基百科上阅读 TSP 时,我发现了这一点:
最佳答案
我一直通过使用从 matplotlib 创建的单个图来做到这一点。
一个示例程序是:
opencv
读取它们opencv
将所有图像文件编译成一个视频文件。 import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
# create a single plot
plt.plot([1,2,3], [3, 7, 11])
# save plot as an image
plt.savefig(plot_directory\plot_name.jpg, format='jpg', dpi=250)
plt.show()
def create_video(image_folder, video_name, fps=8, reverse=False):
"""Create video out of images saved in a folder."""
images = [img for img in os.listdir(image_folder) if img.endswith('.jpg')]
if reverse: images = images[::-1]
frame = cv2.imread(os.path.join(image_folder, images[0]))
height, width, layers = frame.shape
video = cv2.VideoWriter(video_name, -1, fps, (width,height))
for image in images:
video.write(cv2.imread(os.path.join(image_folder, image)))
cv2.destroyAllWindows()
video.release()
# use opencv to read all images in a directory and compile them into a video
create_video('plot_directory', 'my_video_name.avi')
create_video
功能,我添加了反转帧顺序和设置每秒帧数 (fps) 的选项。
for
中。环形。这应该会生成您在边缘上迭代的每个大部头的图。然后每次生成绘图时,您都可以将该绘图保存到文件中。像这样的东西:
import random
from itertools import combinations
from math import sqrt
import itertools
from _collections import OrderedDict
import networkx as nx
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
random.seed(42)
n_points = 10
def dist(p1, p2):
return sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)
points = [(random.random(), random.random()) for _ in range(n_points)]
named_points = {i: j for i, j in zip(itertools.count(), points)}
weighted_edges = dict()
tree_id = [None] * n_points
min_tree = []
for v1, v2 in combinations(named_points.values(), 2):
d = dist(v1, v2)
weighted_edges.update({d: ((list(named_points.keys())[list(named_points.values()).index(v1)]),
(list(named_points.keys())[list(named_points.values()).index(v2)]))
}
)
for i in range(n_points):
tree_id[i] = i
sorted_edges = OrderedDict(sorted(weighted_edges.items(), key=lambda t: t[0]))
list_edges = sorted_edges.values()
for edge in list_edges:
if tree_id[edge[0]] != tree_id[edge[1]]:
min_tree.append(edge)
old_id = tree_id[edge[0]]
new_id = tree_id[edge[1]]
for j in range(n_points):
if tree_id[j] == old_id:
tree_id[j] = new_id
print(min_tree)
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(range(n_points))
G.add_edges_from(list_edges)
green_edges = min_tree
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(range(n_points))
G.add_edges_from(list_edges)
edge_colors = ['black' if not edge in green_edges else 'red' for edge in G.edges()]
pos = nx.spiral_layout(G)
G2 = nx.Graph()
G2.add_nodes_from(range(n_points))
G2.add_edges_from(min_tree)
pos2 = nx.spiral_layout(G2)
plt.figure(1)
nx.draw(G, pos, node_size=700, edge_color=edge_colors, edge_cmap=plt.cm.Reds, with_labels = True)
plt.figure(2)
nx.draw(G2, pos2, node_size=700, edge_color='green', edge_cmap=plt.cm.Reds, with_labels = True)
plt.show()
关于python - 算法的动画可视化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60958425/
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