[英]Interactive/Animated scatter plotting with matplotlib
我想根据csv文件中的实际时间戳为散点图设置动画(请参见下文)。 我对matplotlib不太满意,我知道动画函数和ion()函数,但是我不确定如何实现它。 我读了这篇文章,但是用我的方式实现它似乎非常困难。 我尝试了下面的代码,但是它只向我显示每个循环使用实际数据的新窗口,但我想在一个窗口中制作动画,谢谢:):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
start_time = 86930.00
end_time = 86934.00
df = pd.read_csv('Data.csv', delimiter=',')
for timestamp in range(int(start_time), int(end_time), 1):
act_data = df.loc[df['timestamp'] == float(timestamp)]
X = act_data.x
Y = act_data.y
plt.scatter(X, Y)
plt.show()
Data.csv:
timestamp,id,x,y
86930.00,1,1155.53,7155.05
86930.00,2,3495.08,8473.46
86931.00,1,3351.04,6402.27
86931.00,3,3510.59,8021.62
86931.00,2,2231.04,6221.27
86931.00,4,3710.59,8111.62
86932.00,2,3333.01,6221.27
86932.00,1,3532.59,3178.62
86933.00,3,1443.01,2323.27
86933.00,4,5332.59,1178.62
如果我可以通过ID为blob着色,但不是必须的,那将很酷:)。
在同一轴上进行动画制作的最快方法是使用交互式绘图plt.ion
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
start_time = 86930.00
end_time = 86934.00
df = pd.read_csv('Data.csv', delimiter=',')
fig, ax = plt.subplots(1,1)
plt.ion()
plt.show()
for timestamp in range(int(start_time), int(end_time), 1):
act_data = df.loc[df['timestamp'] == float(timestamp)]
X = act_data.x
Y = act_data.y
ax.scatter(X, Y)
plt.pause(1.0)
虽然,我怀疑您的书名中需要互动的内容,也可以使用matplotlib
滑块控件 。 有了您的数据,
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
start_time = 86930.00
end_time = 86934.00
df = pd.read_csv('Data.csv', delimiter=',')
fig, ax = plt.subplots(1,1)
plt.subplots_adjust(bottom=0.25)
sax = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
slide = Slider(sax, 'time', start_time, end_time, valinit=start_time)
#Initial plot
act_data = df.loc[df['timestamp'] == float(int(start_time))]
s, = ax.plot(act_data.x, act_data.y, 'o')
def update(timestamp):
act_data = df.loc[df['timestamp'] == float(int(timestamp))]
X = act_data.x
Y = act_data.y
#Update data based on slider
s.set_xdata(X)
s.set_ydata(Y)
#Reset axis limits
ax.set_xlim([X.min()*0.9,X.max()*1.1])
ax.set_ylim([Y.min()*0.9,Y.max()*1.1])
fig.canvas.draw()
slide.on_changed(update)
plt.show()
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