随时间绘制 x,y 坐标

Question

我从每帧移动物体的视频中提取坐标 (x,y)。数据框如下所示：

dput(data[1:1000,])

结构(列表(x_coord_gt = c(383, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 378, 385, 385, 385, 385, 385, 385, 385, 385, 385, 385, 392, 392、392、392、395、395、395、395、395、395、395、395、395、395、 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395, 395、395、395、394、394、394、394、394、394、394、394、394、394、 394, 394, 394, 394, 394, 394, 394, 394, 394, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 390, 392, 390, 396, 393, 394、393、393、392、391、397、390、392、395、395、395、395、398、 401, 401, 404, 402, 402, 402, 402, 404, 404, 404, 404, 405, 405, 405, 405, 405, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 406, 406, 406, 406, 406, 406, 406, 406, 406, 406, 402, 402, 403, 403, 402, 402, 402, 402, 402, 402、398、398、398、398、398、398、398、398、398、398、398、398、 398、398、396、397、397、397、397、398、398、398、403、405、405、 407、407、407、407、407、401、400、399、399、399、399、403、411、 411、412、414、415、414、408、408、410、410、410、410、417、418、 421、424、425、428、428、428、428、428、433、435、435、435、436、 439、456、461、463、472、478、488、493、493、493、493、494、495、 504、509、521、535、545、561、572、580、583、583、583、583、584、 586、586、588、595、NaN、593、593、593、593、593、593、593、593、 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 南, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 593, 南, 593, 593、593、593、593、254、268、268、269、266、253、246、243、223、 229、236、246、251、258、254、257、265、266、266、271、267、265、 265、266、271、285、285、285、285、286、286、281、274、268、269、 266、266、266、266、268、268、268、268、272、272、274、274、274、 273、268、271、271、271、274、274、274、266、255、259、261、261、 261、252、252、252、252、252、251、249、249、246、246、246、252、 252、252、256、258、267、281、281、283、291、307、306、306、306、 311、331、329、330、336、348、347、351、354、357、363、365、375、 380、383、389、392、395、395、398、399、399、399、402、400、401、 401, 401, 401, 401, 401, 401, 401, 401, 401, 401, 402, 402, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 404, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 405, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 403, 402, 402, 402, 402, 402, 402, 402、402、402、402、402、402、402、402、405、407、409、409、412、 412、415、417、417、417、417、417、417、417、415、415、414、414、 414、413、413、413、413、423、419、419、421、422、422、425、427、 428、428、429、434、434、438、446、446、442、442、447、447、447、 447、447、447、447、449、454、454、454、459、470、470、470、470、 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 470, 472, 472、472、472、481、481、487、489、485、485、485、485、483、483、 481、480、477、475、472、472、472、472、472、472、472、472、472、 472、472、472、472、472、472、472、472、472、466、459、458、456、 456、456、456、456、451、448、446、435、435、437、439、441、442、 443、443、436、436、436、436、436、435、435、435、435、435、435、 433、433、433、433、433、433、433、433、435、437、442、442、442、 444、441、446、443、448、448、442、443、443、443、443、443、443、 443、443、443、443、443、443、443、443、443、443、443、443、443、 443、443、443、443、443、443、443、443、443、446、446、446、446、 448、448、449、449、449、449、449、449、449、449、449、449、449、 449, 449, 449, 449, 449), y_coord_gt = c(222, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224, 224、224、224、224、224、222、222、222、222、222、222、222、222、 222、222、219、219、219、219、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、219、219、219、219、219、219、219、 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 219, 217, 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、217、 217、217、217、217、217、217、212、210、205、205、201、201、189、 189、178、178、171、171、171、165、166、155、158、158、158、158、 159, 159, 160, 159, 159, 150, 150, 150, 148, 148, 143, 143, 143, 143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、 143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、 143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、 143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、143、 143、143、143、143、143、144、144、149、149、148、148、148、148、 148、148、148、148、145、145、145、145、145、145、145、145、145、 145、145、145、145、145、151、158、158、158、163、177、178、178、 193、201、201、208、208、208、222、222、227、230、232、233、234、 234、235、237、237、237、232、231、228、220、220、216、216、218、 225、230、241、246、261、264、269、275、281、281、283、286、282、 282、282、281、281、281、280、279、274、267、257、253、253、255、 255、255、260、265、276、279、291、309、342、365、382、395、397、 402、402、407、406、406、407、415、NaN、399、399、399、399、399、 399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、 399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、399、 399、399、399、NaN、399、399、399、399、399、399、399、399、399、 399、NaN、399、399、399、399、399、385、384、384、347、347、335、 331、330、315、310、299、281、271、264、264、258、236、225、225、 232、234、238、238、245、253、269、279、285、300、301、304、287、 267、257、257、252、252、246、240、235、233、233、233、219、219、 211、211、211、211、218、229、236、244、253、253、253、259、256、 280、276、276、263、232、232、224、224、224、225、226、226、229、 229、229、227、227、227、226、225、224、231、231、231、230、228、 228、228、228、229、235、235、235、234、233、233、230、229、229、 231、232、235、236、236、237、234、228、228、226、225、225、225、 230, 230, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 225, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 223, 224、224、224、224、224、224、224、224、224、224、232、232、232、 232、232、232、232、232、232、232、232、232、240、240、240、239、 238、238、236、236、235、235、235、235、235、235、235、235、235、 235, 235, 235, 235, 235, 235, 235, 235, 225, 230, 230, 230, 229, 229、228、227、227、227、227、234、234、236、245、245、250、258、 272、272、272、272、272、272、272、277、277、277、277、275、270、 270、270、270、270、270、279、282、282、282、282、282、282、282、 282、280、273、273、273、273、256、255、242、231、222、222、222、 222、218、218、218、217、209、209、208、208、208、208、208、208、 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 205, 203、203、204、204、204、204、204、206、205、203、191、191、191、 191, 191, 191, 192, 192, 204, 204, 204, 204, 202, 201, 201, 201, 201, 201, 201, 196, 196, 196, 196, 196, 196, 196, 198, 205, 205, 205, 205, 205, 204, 205, 204, 206, 206, 206, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208), 帧 = 1:1000), row.names = c(NA, 1000L), class= "data.frame")

理想情况下，我正在寻找一种方法来随时间（帧）绘制 (x,y) 位置，以便对 (x,y) 遵循帧顺序。我想知道随着时间的推移移动物体的轨迹（由 x,y 坐标给出）。我想过用 z 轴代表框架的 3D 图，但我不知道如何制作它。

Answer 1

您可以使用gganimate 包来执行此操作。

调用df你提供的数据，你可以这样做：

library(ggplot2)
ggplot(df) +
  geom_point(aes(x = x, y = y)) +
  gganimate::transition_time(frame)

gganimate 提供了许多其他函数来表示随时间变化的数据，例如 transition_states 或 transition_reveal，这取决于您想要做什么。

然后您可以使用anim_save() 函数导出动画。

编辑：另外，您可以使用shadow_wake() 函数跟踪随时间变化的轨迹，该函数可以跟踪对象的运动。