Начало работы с [закрытой] разработкой Windows Mobile

Некоторые параметры, которые у вас есть для анимации графиков в Jupyter / IPython, с использованием matplotlib:

• Использование display в цикле Используйте IPython.display.display(fig) для отображения фигуры на выходе. Используя цикл, вы хотите очистить вывод до отображения новой фигуры. Обратите внимание, что эта методика дает в целом не столь гладкие результы. Поэтому я бы посоветовал использовать любое из приведенных ниже.

  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  from IPython.display import display, clear_output
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  for i in range(len(x)):
      animate(i)
      clear_output(wait=True)
      display(fig)
      
  plt.show()

• %matplotlib notebook Использовать магию IPython %matplotlib notebook для установки бэкэнд на бэкэнд ноутбука. Это приведет к сохранению фигуры вместо отображения статического файла png и, следовательно, может также отображать анимацию. Полный пример:

  %matplotlib notebook
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  
  plt.show()

• %matplotlib tk Используйте магию IPython %matplotlib tk, чтобы установить бэкэнд на бэкэнд tk. Это откроет фигуру в новом окне графика, который является интерактивным и может также показывать анимацию. Полный пример:

  %matplotlib tk
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  
  plt.show()

• Преобразование анимации в видео mp4 (опция, упомянутая уже с помощью @Perfi):

  from IPython.display import HTML
  HTML(ani.to_html5_video())
  

  или использовать plt.rcParams["animation.html"] = "html5" в начале ноутбука. Это потребует наличия видеокодеков ffmpeg для конвертирования в видео HTML5. Затем видео отображается в строке. Поэтому он совместим с бэкэндом %matplotlib inline. Полный пример:

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rcParams["animation.html"] = "html5"
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  ani

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  
  from IPython.display import HTML
  HTML(ani.to_html5_video())

• Преобразование анимации в JavaScript:

  from IPython.display import HTML
  HTML(ani.to_jshtml())
  

  или использование plt.rcParams["animation.html"] = "jshtml" в начале ноутбука. Это отобразит анимацию как HTML с JavaScript. Это очень совместимо с большинством новых браузеров, а также с бэкэндом %matplotlib inline. Он доступен в matplotlib 2.1 или выше. Полный пример:

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rcParams["animation.html"] = "jshtml"
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  ani

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.animation
  import numpy as np
  
  t = np.linspace(0,2*np.pi)
  x = np.sin(t)
  
  fig, ax = plt.subplots()
  l, = ax.plot([0,2*np.pi],[-1,1])
  
  animate = lambda i: l.set_data(t[:i], x[:i])
  
  ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t))
  
  from IPython.display import HTML
  HTML(ani.to_jshtml())