我需要对数据进行动画处理,因为它们带有 2D histogram2d(也许以后是 3D,但我听说 mayavi 更适合)。
这是代码:
import numpy as np
import numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt
import time, matplotlib
plt.ion()
# Generate some test data
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=5)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
# start counting for FPS
tstart = time.time()
for i in range(10):
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=5)
plt.clf()
plt.imshow(heatmap, extent=extent)
plt.draw()
# calculate and print FPS
print 'FPS:' , 20/(time.time()-tstart)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
它返回 3 fps,显然太慢了。是每次迭代都使用 numpy.random 吗?我应该使用 blit 吗?如果是这样怎么办?
文档有一些很好的例子,但对我来说,我需要了解一切都做了什么。
感谢@Chris,我再次查看了示例,并在这里找到了这篇非常有用的帖子。
正如@bmu 在他的回答(见帖子)中所说的那样,使用 animation.FuncAnimation 是我的方式。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
def generate_data():
# do calculations and stuff here
return # an array reshaped(cols,rows) you want the color map to be
def update(data):
mat.set_data(data)
return mat
def data_gen():
while True:
yield generate_data()
fig, ax = plt.subplots()
mat = ax.matshow(generate_data())
plt.colorbar(mat)
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=500,
save_count=50)
plt.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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