WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как анимировать текст в Matplotlib?

Я пытаюсь анимировать текстовое поле на рисунке Matplotlib, но не могу заставить его работать. Кто-нибудь знает, как это сделать правильно? Пример ниже.

from matplotlib import animation
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

times = ['first', 'second', 'third']

time_text = ax.text(.5, .5, '', fontsize=15)


def updatefig(num):
    global mt
    mt = ax.text(.5, .5, times[num], fontsize=15)

anim = animation.FuncAnimation(fig, updatefig, frames=len(times)-1, blit=True, init_func=init)
python text animation matplotlib
16.08.2013

Ответы:


1

Текст — это artist, и вы анимируете его точно так же, как и любой другой artist:

def updatefig(num):
    time_text.set_text(times[num])
    return time_text,
16.08.2013
  • Я знаю, что это старо, но как вы также обновляете расположение текста на графике? 10.12.2019
  • Я бы предположил, что вы используете что-то вроде time_text.set_x(x[num]) и time_text.set_y(y[num]) 14.01.2020
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]