[PYTHON] matplotlib를 사용하여 레이블로 포인트 애니메이트하기

matplotlib를 사용하여 레이블로 포인트 애니메이트하기

선이있는 애니메이션이 생겼으니 점에 레이블을 붙이고 싶습니다. plt.annotate () 시도하고 plt.text () 시도했지만 labes 이동하지 마십시오. 이것은 나의 예제 코드이다 :

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

def update_line(num, data, line):
    newData = np.array([[1+num,2+num/2,3,4-num/4,5+num],[7,4,9+num/3,2,3]])
    line.set_data(newData)
    plt.annotate('A0', xy=(newData[0][0],newData[1][0]))
    return line,


fig1 = plt.figure()

data = np.array([[1,2,3,4,5],[7,4,9,2,3]])
l, = plt.plot([], [], 'r-')
plt.xlim(0, 20)
plt.ylim(0, 20)
plt.annotate('A0', xy=(data[0][0], data[1][0]))
# plt.text( data[0][0], data[1][0], 'A0')

line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, 25, fargs=(data, l),
    interval=200, blit=True)
plt.show()

도와 줄수있으세요?

다음 단계는 다음과 같습니다. 나는이 점에 기원을 둔 벡터를 가지고있다. 이 벡터들은 각 애니메이션 단계에서 길이와 방향을 변경합니다. 어떻게 이들을 움직일 수 있습니까?

애니메이션이 없으면 다음과 같이 작동합니다.

soa =np.array( [ [data[0][0],data[1][0],F_A0[i][0][0],F_A0[i][1][0]],
               [data[0][1],data[1][1],F_B0[i][0][0],F_B0[i][1][0]],
               [data[0][2],data[1][2],F_D[i][0][0],F_D[i][1][0]] ])
X,Y,U,V = zip(*soa)
ax = plt.gca()
ax.quiver(X,Y,U,V,angles='xy',scale_units='xy',scale=1)

귀하의 빠르고 매우 유용한 답변에 많은 감사를드립니다!

내 벡터 애니메이션 문제 이것으로 해결했습니다 :

annotation = ax.annotate("C0", xy=(data[0][2], data[1][2]), xycoords='data',
    xytext=(data[0][2]+1, data[1][2]+1), textcoords='data',
    arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

그리고 'update-function'에서 나는 다음과 같이 씁니다 :

annotation.xytext = (newData[0][2], newData[1][2])
annotation.xy = (data[0][2]+num, data[1][2]+num)

벡터의 시작과 끝 위치를 변경합니다 (화살표).

하지만 내가 100 개 이상의 벡터를 가지고있을 때 무엇입니까? 다음을 작성하는 것은 현실적이지 않습니다.

annotation1 = ...
annotation2 = ...
    .
    :
annotation100 = ...

나는 목록으로 시험했다 :

...
annotation = [annotation1, annotation2, ... , annotation100]
...

def update(num):
    ...
    return line, annotation

이 오류가 발생했습니다. AttributeError : 'list'객체에 'axes'속성이 없습니다.

내가 무엇을 할 수 있을지? 무슨 생각해?

해결법

1. ==============================

   1.업데이트 기능에서 변경된 모든 객체가 반환됩니다. 따라서 주석이 위치를 변경했기 때문에 반환해야합니다.

   업데이트 기능에서 변경된 모든 객체가 반환됩니다. 따라서 주석이 위치를 변경했기 때문에 반환해야합니다.

   line.set_data(newData)
   annotation = plt.annotate('A0', xy=(newData[0][0],newData[1][0]))
   return line, annotation
   

   이 튜토리얼에서는 matplotlib 애니메이션에 대해 더 많이 읽을 수 있습니다.

   FuncAnimation이 첫 번째 업데이트에서 다시 그리기 할 때 플롯에서 제거 할 요소를 알고 있도록 init 함수를 지정해야합니다. 그래서 전체 예제는 다음과 같습니다.

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.animation as animation
   
   # Create initial data
   data = np.array([[1,2,3,4,5], [7,4,9,2,3]])
   
   # Create figure and axes
   fig = plt.figure()
   ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))
   
   # Create initial objects
   line, = ax.plot([], [], 'r-')
   annotation = ax.annotate('A0', xy=(data[0][0], data[1][0]))
   annotation.set_animated(True)
   
   # Create the init function that returns the objects
   # that will change during the animation process
   def init():
       return line, annotation
   
   # Create the update function that returns all the
   # objects that have changed
   def update(num):
       newData = np.array([[1 + num, 2 + num / 2, 3, 4 - num / 4, 5 + num],
                           [7, 4, 9 + num / 3, 2, 3]])
       line.set_data(newData)
       # This is not working i 1.2.1
       # annotation.set_position((newData[0][0], newData[1][0]))
       annotation.xytext = (newData[0][0], newData[1][0])
       return line, annotation
   
   anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=25, init_func=init,
                                  interval=200, blit=True)
   plt.show()
   

2. ==============================

   2.여기서 xy와 xytext를 모두 사용하는 주석을 업데이트해야하는이 질문에서 온 것입니다. 주석을 올바르게 업데이트하려면 주석의 위치를 ​​설정하고 주석의 .set_position () 메소드를 사용하여 주석의 위치를 ​​설정하기 위해 주석의 속성 .xy를 설정해야합니다. . .xytext 속성을 설정하는 것은 아무 효과가 없습니다. 제 생각에는 약간 혼란 스럽습니다. 완전한 예를 들면 다음과 같습니다.

   여기서 xy와 xytext를 모두 사용하는 주석을 업데이트해야하는이 질문에서 온 것입니다. 주석을 올바르게 업데이트하려면 주석의 위치를 ​​설정하고 주석의 .set_position () 메소드를 사용하여 주석의 위치를 ​​설정하기 위해 주석의 속성 .xy를 설정해야합니다. . .xytext 속성을 설정하는 것은 아무 효과가 없습니다. 제 생각에는 약간 혼란 스럽습니다. 완전한 예를 들면 다음과 같습니다.

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   import matplotlib.animation as animation
   
   fig, ax = plt.subplots()
   
   ax.set_xlim([-1,1])
   ax.set_ylim([-1,1])
   
   L = 50
   theta = np.linspace(0,2*np.pi,L)
   r = np.ones_like(theta)
   
   x = r*np.cos(theta)
   y = r*np.sin(theta)
   
   line, = ax.plot(1,0, 'ro')
   
   annotation = ax.annotate(
       'annotation', xy=(1,0), xytext=(-1,0),
       arrowprops = {'arrowstyle': "->"}
   )
   
   def update(i):
   
       new_x = x[i%L]
       new_y = y[i%L]
       line.set_data(new_x,new_y)
   
       ##annotation.xytext = (-new_x,-new_y) <-- does not work
       annotation.set_position((-new_x,-new_y))
       annotation.xy = (new_x,new_y)
   
       return line, annotation
   
   ani = animation.FuncAnimation(
       fig, update, interval = 500, blit = False
   )
   
   plt.show()
   

   결과는 다음과 같습니다.

   버전이 중요한 경우,이 코드는 Python 2.7 및 3.6에서 matplotlib 버전 2.1.1로 테스트되었으며, .settarget () 및 .xy가 예상대로 작동하는 동안 .xytext를 설정하면 아무 효과가 없습니다.

3. ==============================

   3.목록을 통해 여러 주석을 애니메이션화하는 방법을 생각했습니다. 먼저 주석 목록을 만듭니다.

   목록을 통해 여러 주석을 애니메이션화하는 방법을 생각했습니다. 먼저 주석 목록을 만듭니다.

   for i in range(0,len(someMatrix)):
        annotations.append(ax.annotate(str(i), xy=(someMatrix.item(0,i), someMatrix.item(1,i))))
   

   그런 다음 "애니메이션"기능에서 이미 작성한대로 수행하십시오.

   for num, annot in enumerate(annotations):
       annot.set_position((someMatrix.item((time,num)), someMatrix.item((time,num))))
   

   (열거 방식이 마음에 들지 않으면 루프 용으로 전통적인 방식으로 작성할 수 있습니다.) return 문에 전체 주석 목록을 반환하는 것을 잊지 마십시오.

   그런 다음 중요한 것은 FuncAnimation에 "blit = False"를 설정하는 것입니다.

   animation.FuncAnimation(fig, animate, frames="yourframecount",
                             interval="yourpreferredinterval", blit=False, init_func=init)
   

   blit = False는 작업 속도를 늦출 수 있음을 지적하는 것이 좋습니다. 하지만 안타깝게도 목록에서 주석을 애니메이션으로 작업 할 수있는 유일한 방법은 ...

from https://stackoverflow.com/questions/18351932/animate-points-with-labels-with-matplotlib by cc-by-sa and MIT license