ani.save函数的参数分析
时间: 2024-05-24 21:14:02 浏览: 9
ani.save函数是用于将动画保存为指定格式的函数,它的参数包括:
1. filename:保存的文件名,可以是绝对路径或相对路径。
2. writer:指定使用哪种写入器(writer),默认为ImageMagickWriter。
3. fps:指定帧率(frames per second),默认为10。
4. dpi:指定分辨率(dots per inch),默认为80。
5. bitrate:指定保存成视频时的比特率(bitrate),默认为1500kbps。
6. metadata:指定额外的元数据(metadata),默认为空。
注意:参数顺序不影响函数的结果,请按照自己的需求进行调用。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 4 23:30:19 2023 @author: Json """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 5000) y = np.exp(-x) * np.cos(2 * np.pi * x) line,= ax.plot(x, y, color="cornflowerblue", lw=3) ax.set_ylim(-1.1, 1.1) # # 清空当前帧 # def init(): # line.set_ydata([np.nan] * len(x)) # return line, #,init_func=init # 更新新一帧的数据 def update(frame): line.set_ydata(np.exp(-x) * np.cos(2 * np.pi * x + float(frame)/100)) return line, # 调用 FuncAnimation ani = FuncAnimation(fig ,update ,frames=200 ,interval=2 ,blit=True ) ani.save("animation.gif", fps=25, writer="imagemagick")
这段代码是一个 Python 的动画代码,使用了 Matplotlib 库进行绘图和动画展示。它定义了一个函数 init(),用于清空当前帧的数据。然后定义了一个 update() 函数,用于更新新一帧的数据。最后使用 Matplotlib 的 FuncAnimation() 函数创建了一个动画对象 ani,并保存为 GIF 格式的动画文件。
fig = plt.figure(dpi=100,figsize=(10,20)) ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal') ax.set_xlim((40,-100)) ax.set_ylim((-50,-160)) for i in polygon_list: ax.add_patch(Polygon(list(i), closed=True,fill=True)) sc = ax.scatter(0, 0,color='red') time_text = ax.text(-100,-160, '', fontsize=15) # 定义动画函数 def update(frame): # 根据时间选择点的位置 x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] # text=list(data.loc[(data['phase']=='A')&(data['label']==frame)]['count']) # print(text) a=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['A'][0] b=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['B'][0] c=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['C'][0] d=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['D'][0] text='A:'+str(a)+'\n'+'B:'+str(b)+'\n'+'C:'+str(c)+'\n'+'D:'+str(d) time_text.set_text(text) offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return [sc,time_text] # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=1000, interval=0.1, blit=True) ani.save('point.gif') # 显示动画 plt.show() 这段代码为什么慢,怎么优化
这段代码慢的原因可能有以下几个方面:
1. 数据量过大,导致绘图速度变慢。可以尝试减少数据量或者使用更高效的绘图库。
2. 在循环中不断添加图形,导致绘图重复计算,浪费时间。可以尝试将图形添加到列表中,然后一次性绘制。
3. 在动画函数中进行了大量的数据处理,导致运行速度变慢。可以尝试将数据预处理,或者使用更高效的算法。
为了优化这段代码,可以尝试以下几个方法:
1. 将数据分批处理,一次只处理部分数据,减少计算量。
2. 将图形添加到列表中,一次性绘制所有图形。
3. 将数据预处理,缓存需要频繁使用的数据,减少计算量。
4. 尝试使用其他的绘图库,如 Matplotlib 的扩展库 Seaborn 或者 Plotly,这些库可以更高效地绘制大量数据。
5. 尝试使用更高效的算法,如 KD-Tree 算法,可以更快地计算数据。