数据可视化 GIF 图，Matplotlib 也可以画出来

这篇短文介绍如何用 Python 里的 matplotlib 画出 GIF 动图。下面的代码我在一台安装了 ImagMagick 的 Ubuntu 机器上运行过。若想要用 matplotlib 的 save 方法渲染 GIF 动图的话，就必须安装 ImageMagick 。

下面给一个动画样本：

有几点需要注意:

1. 图里的散点部分是不变的；变的是直线

2. X 轴的标题每一帧都在变化

下面上制作该图的代码：

1. import sys

2. import numpy as np

3. import matplotlib.pyplot as plt

4. from matplotlib.animation import FuncAnimation

5. 
   

6. fig, ax = plt.subplots()

7. fig.set_tight_layout(True)

8. 
   

9. #  询问图形在屏幕上的尺寸和DPI（每英寸点数）。

10. #  注意当我们把图形储存成一个文件时，我们需要再另外提供一个DPI值

11. print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(

12.    fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))

13. 
    

14. # 画出一个维持不变（不会被重画）的散点图和一开始的那条直线。

15. x = np.arange(0, 20, 0.1)

16. ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))

17. line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)

18. 
    

19. def update(i):

20.    label = 'timestep {0}'.format(i)

21.    print(label)

22.    # 更新直线和x轴（用一个新的x轴的标签）。

23.    # 用元组（Tuple）的形式返回在这一帧要被重新绘图的物体

24.    line.set_ydata(x - 5 + i)

25.    ax.set_xlabel(label)

26.    return line, ax

27. 
    

28. if __name__ == '__main__':

29.    # FuncAnimation 会在每一帧都调用“update” 函数。

30.    # 在这里设置一个10帧的动画，每帧之间间隔200毫秒

31.    anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)

32.    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':

33.        anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

34.    else:

35.        # plt.show() 会一直循环播放动画

36.        plt.show()

如果你想换一个更精美的主题，安装 seaborn 库之后添加一行：

import seaborn

然后你就会得到这个图：

提一句关于文件大小的警告：虽然我在这里分享的GIF只有 10 帧，而且图像也很简单，但是它们每一帧都占大约 160K 。就我理解而言，GIF 动图不使用跨帧压缩， 所以这使得长一点的 GIF 占的空间异常大。减少帧数到最最小并且让每一帧的图像小一点（通过在 matplotlib 里调整图形尺寸或者 DPI ），就可以多多少少帮助缓解一下这个问题。