将二维数组更新为 matplotlib 动画中的 y 数据答案

【问题标题】：Updating 2D array as y data in matplotlib animation将二维数组更新为 matplotlib 动画中的 y 数据
【发布时间】：2013-03-05 11:24:03
【问题描述】：

我有一组 N 随机路径，它们从点 X 开始。我有一个 Slider 可以更改初始点 X 并因此生成新的 N 路径。我希望能够更新路径，但 set_ydata 只接受一维数组。目前我正在清除轴并在每次更新时进行绘图，这不是很有效。 matplotlib 中是否有任何内置方法？

xJ = arange(-10,10,0.1)
psinaive = zeros((xJ.shape[0]))
uapprox = zeros((xJ.shape[0],Nt))

wplot = []
wcondplot = []

for i,x in enumerate(xJ):
    WJ = sqrt(dt)*np.random.randn(Ntraj,Nt)
    WJ[:,0] = x
    WJ = np.cumsum(WJ,1)
    wplot.append(WJ)
    cond = V(WJ,limits)[0]
    wcondplot.append(WJ[cond,:])
    wa = 1.0/WJ.shape[0]*exp(-phi(WJ[:,-1],alpha)/lmbda)
    psinaive[i] = sum(wa[cond])
    uapprox[i,:] = 1.0/psinaive[i]*np.dot(wa[cond],WJ[cond,:]).flatten()
    if i % 10 == 0:
        print '..%.1f'%x,



J = -lmbda*log(psinaive)

#plot results

ax1=subplot(221)
plot(xJ,J)
plot(xJ,Jl(xJ,ti,tf,alpha,R,v,t1,limits))
title('$J(x,t)$')
plt.axvline(x=-10)

subplot(222)
plot(xJ,uapprox[:,0])

ax3 = subplot(223)
plot(t,wplot[0].T,alpha=0.2)
title('%d paths'%Ntraj)
ylim((-15,15))
ymin,ymax = ylim()
plt.axvline(x=t1, ymin=(d-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
plt.axvline(x=t1, ymin=(b-ymin)/(ymax-ymin), ymax = (c-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
plt.axvline(x=t1, ymax=(a-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')

ax4 = subplot(224)
ax4.set_title('No alive paths')
if len(wcondplot[0])>0:
    ax4.plot(t,wcondplot[0].T,alpha=0.2)
    ax4.set_title('%d alive from %d paths'%(len(wcondplot[0]),Ntraj))
ylim((-15,15))
ymin,ymax = ylim()
plt.axvline(x=t1, ymin=(d-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
plt.axvline(x=t1, ymin=(b-ymin)/(ymax-ymin), ymax = (c-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
plt.axvline(x=t1, ymax=(a-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
subplots_adjust(0.15,0.25)


axsx = axes([0.15,0.1,0.75,0.1])
slx = Slider(axsx,'x',0,len(xJ),0,valfmt='%.0f')



def updatex(val):
    x = int(val)

    ax1.cla()
    ax1.plot(xJ,J)
    ax1.plot(xJ,Jl(xJ,ti,tf,alpha,R,v,t1,limits))
    ax1.set_title('$J(x,t)$')
    ax1.axvline(x=xJ[x])

    ax3.cla()
    ax3.plot(t,wplot[x].T,alpha=0.2)
    ax3.set_title('%d paths'%Ntraj)
    ax3.set_ylim((-15,15))
    ymin,ymax = ax3.get_ylim()
    ax3.axvline(x=t1, ymin=(d-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
    ax3.axvline(x=t1, ymin=(b-ymin)/(ymax-ymin), ymax = (c-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
    ax3.axvline(x=t1, ymax=(a-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')

    ax4.cla()
    ax4.set_title('No alive paths')
    if len(wcondplot[x])>0:
        ax4.plot(t,wcondplot[x].T,alpha=0.4)
        ax4.set_title('%d alive from %d paths'%(len(wcondplot[x]),Ntraj))
    ax4.set_ylim((-15,15))
    ymin,ymax = ax4.get_ylim()
    ax4.axvline(x=t1, ymin=(d-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
    ax4.axvline(x=t1, ymin=(b-ymin)/(ymax-ymin), ymax = (c-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
    ax4.axvline(x=t1, ymax=(a-ymin)/(ymax-ymin), linewidth=2, color='k')
    draw()

slx.on_changed(updatex)

结果是：

【问题讨论】：

您能提供您的代码的 sn-p 吗？例如，您当前如何绘制 N 随机路径。 set_ydata 或 set_data 绝对是正确的函数

标签： python animation matplotlib

【解决方案1】：

你可以使用这样一个事实，如果你的数组包含 nans，matplotlib 将创建不同的段，尽管数组的一维维度

x = (np.arange(5 * 4) % 4).reshape(5, 4) * 1.
x[x==3] = np.nan
y = x + (np.arange(5 * 4)/4).reshape(5,4)*1.
line2d = plt.plot(x.flatten(),y.flatten()) [0]
print x,y
> [[  0.,   1.,   2.,  nan],
> [  0.,   1.,   2.,  nan],
> [  0.,   1.,   2.,  nan],
> [  0.,   1.,   2.,  nan],
> [  0.,   1.,   2.,  nan]]
> [[  0.   1.   2.  nan]
> [  1.   2.   3.  nan]
> [  2.   3.   4.  nan]
> [  3.   4.   5.  nan]
> [  4.   5.   6.  nan]]

那么你可以毫无问题地使用 set_data() 方法，例如：

line2d.set_data(y.flatten()+3)

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试使用set_data，因为这样可以省去清除和重新绘制的麻烦（您已经意识到这非常慢）。使用示例：

fig = figure()
ax = fig.add_subplot(111)
p = ax.plot(x, y)

# you do something to your data and want to replot

p.set_data(x, y)

如果您可以发布您的代码，那么我们可以帮助您找到确切的解决方案。

【讨论】：