如何使用 matplotlib 将 3D numpy 数组可视化为 GIF？ [关闭]

Question

如何使用 matplotlib 将三维 numpy 数组可视化为 gif？

在 numpy 数组中，GIF 的图像沿 x 轴堆叠。 所以 GIF 应该显示平行于 yz 平面的切片。

import numpy as np
tmp = np.array([[[0, 0], [0, 165]],
                [[110, 0], [0, 0]],
                [[0, 55], [200, 0]]])

numpy 数组 tmp 应生成以下 GIF： test.gif

Answer 1

以下代码有一个函数，它接受一个 3d numpy 数组作为输入，并沿 x 轴获取切片，这些切片使用 matplotlib 的 FuncAnimation 函数显示。 之后动画被保存为 GIF。

如果您想更改输出颜色或遇到问题，这可能会有所帮助： 除了 colormap 'turbo'，您还可以选择不同的。请参阅here 了解不同的颜色图。 如果您的颜色映射似乎关闭，您应该检查vmin（numpy_3d_array 中的最小值）和vmax（numpy_3d_array 中的最大值）。例如，如果您的所有值都低于 vmin，那么您可能会遇到问题，因此您的所有像素都将具有相同的颜色。

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


# generating gif out of slices of 3-dimensional numpy array
def generate_gif(numpy_3d_array):
    fig = plt.figure()
    im = plt.imshow(numpy_3d_array[0, :, :],    # display first slice
                    animated=True,
                    cmap='turbo',               # color mapping
                    vmin=np.iinfo('uint8').min, # lowest value in numpy_3d_array
                    vmax=np.iinfo('uint8').max) # highest value in numpy_3d_array
    plt.colorbar(label='turbo', shrink=0.75)
    plt.tight_layout()

    def init():
        im.set_data(numpy_3d_array[0, :, :])
        return im,

    def animate(i):
        im.set_array(numpy_3d_array[i, :, :])
        return im,

    # calling animation function of matplotlib
    anim = animation.FuncAnimation(fig,
                                   animate,
                                   init_func=init,
                                   frames=np.shape(numpy_3d_array)[0],  # amount of frames being animated
                                   interval=1000,                       # update every second
                                   blit=True)
    anim.save("test.gif")   # save as gif
    plt.show()