Animowane wykresy w notatniku ipython

Question

Czy istnieje sposób na tworzenie animowanych wykresów. Na przykład pokazano ten sam wykres, z różnymi parametrami.

Na przykład jest SAGE notebook, można napisać:

a = animate([circle((i,i), 1-1/(i+1), hue=i/10) for i in srange(0,2,0.2)], 
      xmin=0,ymin=0,xmax=2,ymax=2,figsize=[2,2]) 
a.show() 

Answer 1

Aktualizacja: styczeń 2014

Jake Vanderplas stworzył pakiet JavaScript opartego na animacji matplotlib dostępnych here. Korzystanie z niego jest bardzo proste:

# https://github.com/jakevdp/JSAnimation 
from JSAnimation import examples 
examples.basic_animation() 

Zobacz his blog post dla pełniejszego opisu i przykładów. odpowiedź historyczna (patrz Goger do korekty)

Tak, aktualizacja Javascript nie prawidłowo trzymać jeszcze ramkę obrazu, więc nie ma migotania, ale można zrobić coś całkiem proste przy użyciu tej techniki:

import time, sys 
from IPython.display import clear_output 
f, ax = plt.subplots() 

for i in range(10): 
    y = i/10*sin(x) 
    ax.plot(x,y) 
    time.sleep(0.5) 
    clear_output() 
    display(f) 
    ax.cla() # turn this off if you'd like to "build up" plots 
plt.close() 

Answer 2

To ma okropne migotanie, ale przynajmniej to tworzy fabułę, która ożywia mnie. Opiera się na Aronie, ale Aron nie działa tak jak jest.

import time, sys 
from IPython.core.display import clear_output 
f, ax = plt.subplots() 

n = 30 
x = array([i/10.0 for i in range(n)]) 
y = array([sin(i) for i in x]) 
for i in range(5,n): 
    ax.plot(x[:i],y[:i]) 
    time.sleep(0.1) 
    clear_output() 
    display(f) 
    ax.cla() # turn this off if you'd like to "build up" plots 
plt.close() 

Answer 3

Jeśli korzystasz z laptopa IPython, wersja 2.0 lub nowsza to interactive widgets. Możesz znaleźć dobry przykład notebooka here (n.b. musisz pobrać i uruchomić z własnego komputera, aby zobaczyć suwaki).

Zasadniczo sprowadza się do importowania interact, a następnie przekazuje mu funkcję wraz z zakresami dla parametrów. na przykład, od drugiego członu:

In [8]: 
def pltsin(f, a): 
    plot(x,a*sin(2*pi*x*f)) 
    ylim(-10,10) 
In [9]: 
interact(pltsin, f=(1,10,0.1), a=(1,10,1)); 

to wytworzy się wykres z dwoma suwakami, do f i a.

Answer 4

IPython widgets pozwala ci manipulować obiektami Pythona w jądrze za pomocą obiektów GUI w Notatniku. Być może spodoba Ci się Sage hosted IPython Notebooks. Jednym z problemów związanych z udostępnianiem widgetów lub interaktywnością w notebookach jest to, że jeśli ktoś nie ma IPythona, nie może uruchomić swojej pracy. Aby rozwiązać ten problem, możesz użyć Domino do share Notebooks z widżetami, które mogą być uruchamiane przez innych.

Poniżej znajdują się trzy przykłady widżetów, które można zbudować w notebooku, używając pand do filtrowania danych, fraktali i suwaka dla wykresu 3D. Dowiedz się więcej i zobacz kod i notebooki here.

Jeśli chcesz żyć, strumień danych lub utwórz symulację, aby uruchomić jako pętla, można również stream data na działkach w notatniku . Zastrzeżenie: Pracuję dla firmy Plotly.

Answer 5

W komentarzu @ gogera o "okropnym migotaniu" odkryłem, że wywołanie problemu clear_output (wait = True) rozwiązało mój problem. Flaga mówi clear_output, aby czekać, aż wyrenderuje, że ma coś nowego do renderowania.

Answer 6

bqplot to naprawdę dobra opcja, aby zrobić to teraz. jego zbudowany specjalnie dla animacji przez pytona w notatniku

https://github.com/bloomberg/bqplot

Answer 7

Jeśli chcesz animacje 3D wykres punktowy, widget Ipyvolume Jupyter jest bardzo imponujące. http://ipyvolume.readthedocs.io/en/latest/animation.html#

Answer 8

matplotlib ma moduł animation do zrobienia właśnie tego. Jednak przykłady podane na stronie nie będą działać tak jak w notatniku; musisz zrobić kilka poprawek, aby to działało.

Oto przykład poniższej strony zmodyfikowanej do pracy w notatniku (zmiana w pogrubiona).

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.animation import FuncAnimation 
from matplotlib import rc from IPython.display import HTML 

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

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) rc('animation', html='html5') ani # plt.show() # not needed anymore 

Należy pamiętać, że animacja w notebooku jest wykonany za pomocą filmu i że trzeba mieć zainstalowany ffmpeg i matplotlib skonfigurowany tak, aby go używać.