python海归绘图并动起来

### 如何使用 Python 和 Matplotlib 创建动画图表 Matplotlib 提供了 `animation` 模块来创建动态图表。为了实现这一目标，主要依赖于 `FuncAnimation` 函数，该函数允许开发者定义每一帧的内容并按顺序显示这些帧以形成动画效果[^1]。 #### 导入必要的库 首先需要导入所需的模块： ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, animation ``` #### 设置初始参数与图形对象 接着设定一些基本参数，并建立一个空白的图形窗口用于后续填充数据： ```python fig, ax = plt.subplots() x = [] y = [] line, = ax.plot([], [], lw=2) def init(): """初始化函数""" ax.set_xlim(0, 2*np.pi) ax.set_ylim(-1, 1) return line, ``` 这里设置了横坐标范围为 `[0, 2π]` ，纵坐标的取值区间设定了 `-1` 到 `1` 。这适用于正弦曲线的情况；对于其他类型的图像，则应调整相应的界限。 #### 定义每帧的数据更新逻辑 接下来编写一个名为 `update` 的方法，在每次刷新时计算新的 y 值并将它们添加到列表中去： ```python def update(frame): """更新每一帧的数据""" x.append(frame) y.append(np.sin(frame)) line.set_data(x, y) return line, ``` 此部分实现了随着 frame 参数变化而不断改变 sine 波形的位置，从而营造出动感的效果。 #### 构建并启动动画过程 最后一步就是利用上述准备好的组件构造实际运行中的动画实例，并将其展示出来： ```python ani = animation.FuncAnimation(fig=fig, func=update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128), init_func=init, blit=True, interval=50) plt.show() ``` 这段代码指明了要使用的 figure 对象 (`fig`)、负责生成各帧画面的方法(`func=update`) 及其输入序列 (`frames=`)，还有首次渲染前执行的动作 (`init_func=init`)。此外还可以控制相邻两帧之间的时间间隔（单位毫秒），即 `interval` 参数所指定的数值大小。 如果希望将这个动画保存下来以便日后查看或分享给他人，可以借助如下语句完成操作： ```python Writer = animation.writers['ffmpeg'] writer = Writer(fps=30, metadata=dict(artist='Me'), bitrate=1800) ani.save('sine_wave.mp4', writer=writer) ``` 以上便是基于 Matplotlib 库创建简单二维连续型时间序列可视化——也就是常说的“动图”的全过程介绍。