Python数据可视化 GIF 图，Matplotlib 也可以画出来，一个很Cool的教程
今天分享的这篇译文中介绍了 matplotlib 绘图库的一个 使用示例，即如何制作 GIF 动图。
这篇短文介绍如何用 Python 里的 matplotlib 画出 GIF 动图。下面的代码我在一台安装了 ImagMagick 的 Ubuntu 机器上运行过。若想要用 matplotlib 的 方法渲染 GIF 动图的话，就必须安装 ImageMagick 。
下面给一个动画样本：
有几点需要注意:
图里的散点部分是不变的；变的是直线
X 轴的标题每一帧都在变化
下面上制作该图的代码：
代码块
Python
自动换行
复制代码
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)
# 询问图形在屏幕上的尺寸和DPI（每英寸点数）。
# 注意当我们把图形储存成一个文件时，我们需要再另外提供一个DPI值
print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(
fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))
# 画出一个维持不变（不会被重画）的散点图和一开始的那条直线。
x = np.arange(0, 20, 0.1)
ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))
line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)
def update(i):
label = 'timestep {0}'.format(i)
print(label)
# 更新直线和x轴（用一个新的x轴的标签）。
# 用元组（Tuple）的形式返回在这一帧要被重新绘图的物体
line.set_ydata(x - 5 + i)
ax.set_xlabel(label)
return line, ax
if __name__ == '__main__':
# FuncAnimation 会在每一帧都调用“update” 函数。
# 在这里设置一个10帧的动画，每帧之间间隔200毫秒
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':
anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')
else:
# plt.show() 会一直循环播放动画
plt.show()复制成功
如果你想换一个更精美的主题，安装 seaborn 库之后添加一行：
代码块
Python
自动换行
复制代码
import seaborn复制成功
然后你就会得到这个图：
提一句关于文件大小的警告：虽然我在这里分享的GIF只有 10 帧，而且图像也很简单，但是它们每一帧都占大约 160K 。就我理解而言，GIF 动图不使用跨帧压缩， 所以这使得长一点的 GIF 占的空间异常大。减少帧数到最最小并且让每一帧的图像小一点（通过在 matplotlib 里调整图形尺寸或者 DPI ），就可以多多少少帮助缓解一下这个问题。
EarlGrey：自己测试生成的 line.gif 文件大概 86 KB 左右。
cv11026174
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