重绘动画的Seaborn数字

Question

一些seaborn方法,比如JointPlot 在每次调用时创建新数据.这使得无法创建一个简单的动画,例如matplotlib迭代调用plt.cla()或plt.clf()允许更新图形内容而不必每次都关闭/打开窗口.

我目前看到的唯一解决方案是:

for t in range(iterations):
    # .. update your data ..

    if 'jp' in locals():
        plt.close(jp.fig)

    jp = sns.jointplot(x=data[0], y=data[1])
    plt.pause(0.01)

这是有效的,因为我们在创建新窗口之前关闭了上一个窗口.但当然,这远非理想.

有没有更好的办法？可以某种方式直接在先前生成的Figure对象上完成绘图吗？或者有没有办法阻止这些方法在每次调用时生成新数据？

Answer 1

不幸的是,sns.jointplot自己创造了一个数字.因此,为了使关节图动画化,可以重新使用该创建的图形而不是在每个交互中重新创建新的图形.

jointplot在内部创建一个JointGrid,所以直接使用它并分别绘制关节轴和边缘是有意义的.在动画的每个步骤中,然后将更新数据,清除轴并将其设置为在创建网格期间.不幸的是,最后一步涉及很多代码行.

最终代码可能如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import seaborn as sns
import numpy as np

def get_data(i=0):
    x,y = np.random.normal(loc=i,scale=3,size=(2, 260))
    return x,y

x,y = get_data()
g = sns.JointGrid(x=x, y=y, size=4)
lim = (-10,10)

def prep_axes(g, xlim, ylim):
    g.ax_joint.clear()
    g.ax_joint.set_xlim(xlim)
    g.ax_joint.set_ylim(ylim)
    g.ax_marg_x.clear()
    g.ax_marg_x.set_xlim(xlim)
    g.ax_marg_y.clear()
    g.ax_marg_y.set_ylim(ylim)
    plt.setp(g.ax_marg_x.get_xticklabels(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_y.get_yticklabels(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_x.yaxis.get_majorticklines(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_x.yaxis.get_minorticklines(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_y.xaxis.get_majorticklines(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_y.xaxis.get_minorticklines(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_x.get_yticklabels(), visible=False)
    plt.setp(g.ax_marg_y.get_xticklabels(), visible=False)


def animate(i):
    g.x, g.y = get_data(i)
    prep_axes(g, lim, lim)
    g.plot_joint(sns.kdeplot, cmap="Purples_d")
    g.plot_marginals(sns.kdeplot, color="m", shade=True)

frames=np.sin(np.linspace(0,2*np.pi,17))*5
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(g.fig, animate, frames=frames, repeat=True)

plt.show()

Answer 2

使用该celluloid包（https://github.com/jwkvam/celluloid）我能够毫不费力地制作seaborn图的动画：

import numpy as np
from celluloid import Camera
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
camera = Camera(fig)

# animation draws one data point at a time
for i in range(0, data.shape[0]):
    plot = sns.scatterplot(x=data.x[:i], y=data.y[:i])
    camera.snap()

anim = camera.animate(blit=False)
anim.save('animation.mp4')

我确信可以为联合图编写类似的代码