Quero fornecer um breve exemplo de como você pode criar animações baseadas em plotagem com Matplotlib em Python. O código Python abaixo implementa uma animação de crescimento exponencial simples. A documentação é adicionada diretamente ao código na forma de comentários.
# configurando o notebook jupyter para exibir animação
%matplotlib notebook
# importando módulos e pacotes relevantes
importar numpy como np
importar matplotlib .pyplot como plt
de matplotlib .animation import FuncAnimation
# criando listas de dados de coordenadas x e y
x = []
y = []
# define o tamanho da figura do matplotlib
plt.figure(figsize=(5,5))
# cria figura de subtrama e manipuladores de eixos
figo, machado = plt.subplots()
# define os limites do eixo, para os eixos x e y
ax.set_xlim(0,100)
ax.set_ylim(0,1.1**100)
# definir rótulos de eixo
ax.set_xlabel("tempo",
tamanho da fonte = 14)
ax.set_ylabel("valor da observação",
tamanho da fonte = 14)
# definir título
ax.set_title("Animando crescimento exponencial com Matplotlib ",
tamanho da fonte = 14)
# cria uma referência de plotagem de linha;
# ao mesmo tempo, defina a cor da linha, etc.
linha, = ax.plot(0,0,
cor='vermelho',
estilo de linha='-',
largura de linha = 2,
tamanho do marcador = 2)
# define uma função de animação
def frameAnimation(i):
# define os valores de x e y
x.apêndice(i)
y.append(1.10**i)
# atualizar gráfico de linha
line.set_xdata(x)
line.set_ydata(y)
# objeto de linha de retorno
linha de retorno,
# cria objeto de animação
animation = FuncAnimation(fig, # a figura para atribuir a animação também
func = frameAnimation, # a função de renderização do quadro
frames = np.arange(0,100,0.1), # passos e quantidade de frames
intervalo = 10) # invertals é o tempo por quadro, em ms
# mostrar animação
plt.show()

Cientista de dados com foco em simulação, otimização e modelagem em R, SQL, VBA e Python
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