Python动画制作实战：利用matplotlib绘图并保存为视频

资源摘要信息:"AnimateExample：使用matplotlib创建动画的Python（3.7>）示例" 知识点: 1. matplotlib库的使用: matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式可视化的Python库。它可以用来生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。 2. FuncAnimation函数: FuncAnimation是matplotlib中用来创建动画的一个函数。它通过连续调用一个函数，来更新图表中的数据，从而实现动画的效果。 3. 动画创建: 在Python中，我们可以使用matplotlib的FuncAnimation函数来创建动画。首先，我们需要定义一个函数，该函数将被FuncAnimation连续调用，每次调用都会更新图表中的数据。然后，我们将FuncAnimation的返回值赋给一个变量，这个变量就是我们的动画对象。最后，我们可以使用这个动画对象的方法来控制动画的播放、暂停、保存等。 4. .mp4输出: 我们可以将动画保存为.mp4文件。这可以通过设置FuncAnimation函数的save_count参数来实现。这个参数决定了每秒保存的帧数，从而影响到输出文件的大小和质量。 5. Numpy库: Numpy是一个用于进行高效数值计算的Python库。在AnimateExample中，Numpy被用来计算点之间的距离。 6. Scipy库: Scipy是一个用于科学计算的Python库，它包括各种数学函数和计算工具。在AnimateExample中，Scipy被用来计算点之间的距离。 7. 步骤过程: 在项目中，我们可以将项目视为一个连续的步骤过程。这样，我们可以增加步骤或将步骤编号（框架编号）作为输入。 8. 先验类型的设计: 先验类型的设计是指在绘制前，我们需要知道要绘制的对象是什么。通常，这个对象是线条。在绘制过程中，我们需要获取并更改这个对象，从而创建动画。 总结: 本示例主要展示了如何使用matplotlib库中的FuncAnimation函数创建动画，并将输出保存为.mp4文件。同时，我们也学习了如何使用Numpy和Scipy库来进行计算，以及如何将项目视为一个连续的步骤过程，获取并更改绘图对象，从而创建动画。