Jak animować 3d plot_surface w matplotlib

Question

Stworzyłem powierzchnię 3D z pliku i próbuję animować fabułę. Przeczytałem przykłady na stronie matplotlib i innych przykładach w SO, i zauważ, że potrzebuję stworzyć funkcję aktualizacji, aby zapętlić wartości w pliku, a następnie utworzyć obiekt matplotlib.animation, ale nie rozumiem jak to zrobić .

Byłbym bardzo wdzięczny, gdyby ktoś mógł wyjaśnić mi składnię funkcji aktualizacji i jak z niej korzystać w obiekcie matplotlib.animation.

Moje dane to tablica wielowymiarowa z 498 liniami i dla każdej linii mam tablicę z wartościami 64x128. Dane są uporządkowane w następujący sposób:

Dane są szeregiem czasowym z tablicy siłowej, a każda z 500 linii jest ramką, co oznacza, że ​​ta próba trwa 10 sekund. Dla każdej ramki mam inną tablicę z wartościami 64x128.

To jest mój kod do tej pory:

from mpl_toolkits.mplot3d import * 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from random import random, seed 
from matplotlib import cm 
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.animation as animation 

source_path = "c:\\Projecto\\" 
destination_path = "c:\\Projecto\\EntirePlate\\" 
#fid = np.loadtxt(source_path + "rolloff_xls.txt",dtype=str) 

fid_MP = open(source_path + "101mp - Entire plate roll off.xls","Ur") 
lines_MP = fid_MP.readlines() 
fid_MP.close() 

values_MP = [] 

for i in lines_MP: 
     if i[0].isdigit(): 
      values_MP.append(i) 

values = np.loadtxt(values_MP,dtype=float) 

new_values_MP =[] 

for i in range(0,(len(values_MP)/64)): 
    for j in range(0,64): 
     new_values_MP.append([[i],[j],values[j]]) 

new_values_MP = np.asarray(new_values_MP) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d')    # to work in 3d 
plt.hold(True) 

x_surf = np.arange(0,128)    # generate a mesh 
y_surf = np.arange(0,64) 
x_surf, y_surf = np.meshgrid(x_surf, y_surf) 
z_surf = [] 

for i in range(0,64): 
    # print(new_values[i]) 
    z_surf.append(np.asarray(new_values_MP[i][2])) # ex. function, which depends on x and y 

z_surf = np.asarray(z_surf).reshape([64,128]) 

ax.plot_surface(x_surf, y_surf, z_surf, rstride=2, cstride=2 ,cmap=cm.jet) # plot a 3d surface plot 

ax.set_xlabel('Medio Lateral - Axis') 
ax.set_ylabel('Anterior Posterior - Axis') 
ax.set_zlabel('Pressure (P)') 

def update(x_values, y_values, z_values): 
    for i in range(0,len(values_MP)/64): 
     x_surf = x_values 
     y_surf = y_values 
     z_surf.set_data(new_values_MP[i,2]) 
    return z_surf 

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=xrange(len(values_MP)/64), 
           interval=50, blit=False) 
plt.show() 

Answer 1

To nie jest możliwie optymalny sposób, ale znalazłem dokumentacji/przykłady nie wystarcza też.

To, do czego uciekłem, to następujące rozwiązanie: użyj animacji. Animacja do wywołania funkcji. W tej funkcji jasne i przerysowane, tak jak:

from __future__ import division 
from matplotlib import cm 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 
import matplotlib.animation as animation 
import numpy as np 

plot_args = {'rstride': 1, 'cstride': 1, 'cmap': 
      cm.bwr, 'linewidth': 0.01, 'antialiased': True, 'color': 'w', 
      'shade': True} 

soln = np.zeros((size, size)) 
midpoint = size // 2 
soln[midpoint, midpoint] = 1 

#first frame 
X = range(size) 
Y = range(size) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y) 
plot = ax.plot_surface(X, Y, soln, **plot_args) 
pam_ani = animation.FuncAnimation(fig, data_gen, fargs=(soln, plot), 
           interval=30, blit=False) 

def data_gen(framenumber, soln, plot): 
    #change soln variable for the next frame 
    ... 
    ax.clear() 
    plot = ax.plot_surface(X, Y, soln, **plot_args) 
    return plot,