自定义艺术家类的 Matplotlib 动画

Question

目标

嗨， 我正在尝试为具有多个子图的复杂图形制作动画，并已开始使用 artist animation 和 function animation 方法进行测试。

目前，我的目标是让左侧的子图显示一条移动的彩色线（不是问题），而右侧的子图显示脑部扫描的更新表示（问题）。静态的，这看起来像这样。

# Imports
import nilearn as nil
from nilearn import plotting as nlp
from matplotlib import pyplot as plt

window = np.arange(0,200-50)

fig = plt.figure(figsize=(7,4))
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_xlim([0, 200])
a = ax.axvspan(window[0], window[0]+50, color='blue', alpha=0.5)

ay = fig.add_subplot(122)
b = nlp.plot_stat_map(nil.image.index_img(s_img, 0), axes=ay, colorbar=False, display_mode='x', cut_coords=(0,))

问题

如您所见，我使用nilearn 绘制大脑图像。出于某种原因，plot_stat_map 中的 nilearn 对象没有 set_visible 属性，这与 axvspan 中的 matplotlib 对象不同。

所以当我尝试像这样的简单动画时：

fig = plt.figure(figsize=(7,4))
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_xlim([0, 200])
ay = fig.add_subplot(122)
iml = list()

for i in np.arange(50):
    a = ax.axvspan(window[i], window[i]+50, color='blue', alpha=0.5)
    b = nlp.plot_stat_map(nil.image.index_img(s_img, i), axes=ay)
    iml.append((a,b))

ani = animation.ArtistAniTruemation(fig, iml, interval=50, blit=False,
    repeat_delay=1000)

它崩溃并出现以下错误：

/home/surchs/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/animation.pyc in _init_draw(self)
    974         for f in self.new_frame_seq():
    975             for artist in f:
--> 976                 artist.set_visible(False)
    977                 # Assemble a list of unique axes that need flushing
    978                 if artist.axes not in axes:

AttributeError: 'OrthoSlicer' object has no attribute 'set_visible'

有道理，nilearn 可能不符合 matplotlibs 的期望。所以我尝试了这样的函数动画方法：

def show_things(i, window, ax, ay):
    ax.axvspan(window[i], window[i]+50, color='blue', alpha=0.5)
    nlp.plot_stat_map(nil.image.index_img(s_img, i), axes=ay, colorbar=False, display_mode='x', cut_coords=(0,))

fig = plt.figure(figsize=(7,4))
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_xlim([0, 200])
ay = fig.add_subplot(122)

ani = animation.FuncAnimation(fig, show_things, interval=10, blit=False, fargs=(window, ax, ay))

虽然我不确定我是否正确使用了这些东西，但这给了我右侧的动画大脑图。然而，左边的情节现在没有更新，只是画了出来。因此，我得到了一个扩展的颜色表面，而不是滑动条。像这样的：

问题

我该怎么做

• 在使用函数动画方法时，要在每次迭代时更新（而不是覆盖）左侧的图吗？ 我已经尝试过 matplotlib 中的 ax.cla() 函数，但由于这也会清除所有轴属性（如 xlim），这对我来说不是解决方案。有替代方案吗？
• 即使自定义绘图类明显缺少关键属性，也可以使用艺术家动画方法获取右侧的绘图。

另外，我不确定我是否正确地完成了整个实施部分，因此也非常感谢您提供这方面的任何建议。

Answer 1

我怀疑您可能需要使用 ax.cla() 清除绘图之间的 axvspan 轴以获得正确的左侧绘图（注意，可能也应该清除右侧绘图）。为了解决缺少属性的问题，我建议从nlp.plot_stat_map 的返回句柄中提取数据并使用matplotlib pcolormesh（或imshow）进行绘图。另一种可能性是创建一个子类并自己添加此方法。如果应该存在，也可能值得向nilearn 提交错误/功能请求。

顺便说一句，如果你只追求快速简单的情节，你可以使用交互式情节来制作穷人版的动画，作为一个最小的例子，

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

#Interactive plot
plt.ion()

#Setup figures
fig = plt.figure(figsize=(7,4))
ax = fig.add_subplot(121)
ay = fig.add_subplot(122)
plt.show()


x = np.linspace(0,2*np.pi)
for i in range(10000):
    print(i)
    #Clear axes
    ax.cla(); ay.cla()

    #Update data
    yx = np.sin(x+i*0.1)
    yy = np.sin(2.*(x+i*0.1))

    #Replot
    ax.plot(x,yx)
    ay.plot(x,yy)

    #Pause to allow redraw
    plt.draw()
    plt.pause(0.01)