Matplotlib的FuncAnimation中blit的作用

一、總結

一句話總結：

blit=True：選擇更新所有點，還是僅更新產生變化的點。應選擇True，但mac用戶請選擇False，否則無法顯示。

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128), init_func=init, blit=True, interval=1)

fig：figure對象
updata：不斷更新圖像的函數，生成新的xdata和ydata
frames：不斷提供frame給updata用於生成新的xdata和ydata
init_func=init：初始化函數為init，自定義開始幀。
interval=1：時間間隔為1ms，interval的單位以ms計算。
blit=True：選擇更新所有點，還是僅更新產生變化的點。應選擇True，但mac用戶請選擇False，否則無法顯示。

 

 

二、 Matplotlib的FuncAnimation中blit的作用

blit=True：選擇更新所有點，還是僅更新產生變化的點。應選擇True，但mac用戶請選擇False，否則無法顯示。

 

三、【Python】動態動畫Matplotlib的FuncAnimation使用解析

轉自或參考：【Python】動態動畫Matplotlib的FuncAnimation使用解析
https://blog.csdn.net/See_Star/article/details/104781098

前言，最近想用pyqt結合python制作音樂可視化播放器，而其中可視化部分上午動態效果我采用了matplotlib中的FuncAnimation

下面簡單說說FuncAnimation部分。

一 演示1

1.1 演示效果

1.2 代碼

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

fig = plt.figure()  # 創建figure對象
ax = fig.gca(projection='polar')  # 極坐標系
ax.set_axis_off()  # 取消坐標軸的顯示
ln, = ax.plot([], [])

# 圖像初始化
def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)       # 設定x值范圍
    ax.set_ylim(-1, 1)            # 設定y值范圍
    xdata = [1,2,3,4]
    ydata = [0, 0, 0, 0]
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

# 圖像更新
def update(frame):
    xdata = [1*frame, 2*frame, 3*frame, 4*frame]
    ydata = [0,0,0,0]
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True, interval=1)
plt.show()

1.3 代碼解析

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128), init_func=init, blit=True, interval=1)

fig：figure對象
updata：不斷更新圖像的函數，生成新的xdata和ydata
frames：不斷提供frame給updata用於生成新的xdata和ydata
init_func=init：初始化函數為init，自定義開始幀。
interval=1：時間間隔為1ms，interval的單位以ms計算。
blit=True：選擇更新所有點，還是僅更新產生變化的點。應選擇True，但mac用戶請選擇False，否則無法顯示。

注意：可以不使用frames部分，更新的數據可在update(frame)內賦值。但update部分的命名必須為 函數名(frame) ，即使frame這個變量未使用，也不可以刪掉。（參考演示2）

二 演示2

2.1 演示效果

2.2 代碼

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

import wave
import struct
from scipy.signal import detrend

wf = wave.open('E:/album/歐洲游學/vlog/12仔 - 太一-Lutra（12仔 remix）.wav', 'rb')
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='polar')
ax.set_axis_off()
ln, = ax.plot([], [])
chunk = 1024


def init():
    ax.set_ylim(-0.1, 0.1)
    ln.set_data(np.linspace(0, 2 * np.pi, chunk), np.zeros(chunk))
    return ln,


def update(frame):
    data = wf.readframes(chunk)
    data_int = struct.unpack(str(chunk * 4) + 'B', data)
    y_detrend = detrend(data_int)
    yft = np.abs(np.fft.fft(y_detrend))
    y_vals = yft[:chunk] / (chunk * chunk * 4)
    ind = np.where(y_vals > (np.max(y_vals) + np.min(y_vals)) / 2)
    y_vals[ind[0]] *= 2
    ln.set_ydata(y_vals)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update,
                    init_func=init, blit=True, interval=5)
plt.show()

三 演示3：參考部分

參考鏈接

3.1 演示效果

3.2 代碼

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro')

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True)
plt.show()