matplotlib 如何创建3D散布动画

a7qyws3x  于 2023-05-01  发布在  其他
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我正在绘制一个星星中的位置,我的数据在一个 Dataframe 中,其中包含x,y,z位置以及时间索引。
我能够产生一个三维散点图,并试图产生一个旋转图-我已经取得了一定的成功,但挣扎通过动画API。
如果我的“update_graph”函数返回一个新的ax。scatter(),旧的保持绘图,除非我重建整个图。这似乎效率低下。同时,我必须设置我的间隔相当高或我的动画“跳过”每隔一帧,所以它说我的表现相当糟糕。最后,我被迫使用“blit=False”,因为我无法获得3D散点图的迭代器。显然是“图表。set_data()”不起作用,我可以使用“图。set_3d_properties”,但这只允许我使用新的z坐标。
所以我拼凑了一个cluuge--(我使用的数据是在https://www.kaggle.com/mariopasquato/star-cluster-simulations滚动到底部)
另外,我只绘制了100个点(data=data[ www.example.com 〈100])
我的(工作)代码如下:

def update_graph(num):
     ax = p3.Axes3D(fig)
     ax.set_xlim3d([-5.0, 5.0])
     ax.set_xlabel('X')
     ax.set_ylim3d([-5.0, 5.0])
     ax.set_ylabel('Y')
     ax.set_zlim3d([-5.0, 5.0])
     ax.set_zlabel('Z')
     title='3D Test, Time='+str(num*100)
     ax.set_title(title)
     sample=data0[data0['time']==num*100]
     x=sample.x
     y=sample.y
     z=sample.z
     graph=ax.scatter(x,y,z)
     return(graph)

fig = plt.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)

# Setting the axes properties
ax.set_xlim3d([-5.0, 5.0])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylim3d([-5.0, 5.0])
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlim3d([-5.0, 5.0])
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Test')
data=data0[data0['time']==0]
x=data.x
y=data.y
z=data.z
graph=ax.scatter(x,y,z)

# Creating the Animation object
line_ani = animation.FuncAnimation(fig, update_graph, 19, 
                               interval=350, blit=False)
plt.show()
q1qsirdb

q1qsirdb1#

3D中的散点图mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection对象。这提供了一个属性_offsets3d,它托管一个元组(x,y,z),并可用于更新散射点的坐标。因此,在动画的每次迭代上不创建整个图而是仅更新其点可能是有益的。
下面是一个关于如何做到这一点的工作示例。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.animation
import pandas as pd

a = np.random.rand(2000, 3)*10
t = np.array([np.ones(100)*i for i in range(20)]).flatten()
df = pd.DataFrame({"time": t ,"x" : a[:,0], "y" : a[:,1], "z" : a[:,2]})

def update_graph(num):
    data=df[df['time']==num]
    graph._offsets3d = (data.x, data.y, data.z)
    title.set_text('3D Test, time={}'.format(num))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
title = ax.set_title('3D Test')

data=df[df['time']==0]
graph = ax.scatter(data.x, data.y, data.z)

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, update_graph, 19, 
                               interval=40, blit=False)

plt.show()

此解决方案不允许位块传输。然而,根据使用情况,可能根本不需要使用散点图;使用**normal plot**可能同样可行,这允许进行位块传输-如以下示例所示。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.animation
import pandas as pd

a = np.random.rand(2000, 3)*10
t = np.array([np.ones(100)*i for i in range(20)]).flatten()
df = pd.DataFrame({"time": t ,"x" : a[:,0], "y" : a[:,1], "z" : a[:,2]})

def update_graph(num):
    data=df[df['time']==num]
    graph.set_data (data.x, data.y)
    graph.set_3d_properties(data.z)
    title.set_text('3D Test, time={}'.format(num))
    return title, graph, 

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
title = ax.set_title('3D Test')

data=df[df['time']==0]
graph, = ax.plot(data.x, data.y, data.z, linestyle="", marker="o")

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, update_graph, 19, 
                               interval=40, blit=True)

plt.show()
nkoocmlb

nkoocmlb2#

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