为每个数据点绘制不同颜色的动画图
问题描述:
我想创建时间序列的动画图,但我希望能够对每个数据点着色不同。当我在时间服务数据上运行各种分析任务时,我想根据它所属的区域为每个数据点着色。为每个数据点绘制不同颜色的动画图
我跟着这个example了解动画绘图是如何工作的,我也发现answer显示了如何结合颜色。问题在于,在该方法中,整个图在每次迭代中都被重新绘制,从而改变了整个图的颜色,而不仅仅是新绘制的数据点。
有人可以告诉我衰变示例如何改变为每个数据点分配不同的颜色?
答
您可以使用scatter
对点进行着色,并且假设您不打算绘制太多点数,只需每次使用不同颜色添加新点就可以了。基于衰变的小例子,
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
def data_gen(t=0):
cnt = 0
while cnt < 1000:
cnt += 1
t += 0.01
yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)
def get_colour(t):
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral')
return cmap(t%1.)
def init():
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xlim(0, 10)
fig, ax = plt.subplots()
ax.grid()
def run(data):
# Get some data and plot
t, y = data
ax.scatter(t, y, c=get_colour(t))
#Update axis
xmin, xmax = ax.get_xlim()
if t >= xmax:
ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)
ax.figure.canvas.draw()
ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10,
repeat=False, init_func=init)
plt.show()
好办法的确,这样你的确可以绘制每DTP你想要的方式,在我的情况下,过多的数据点可能虽然是这样,每个timeserie包含aprox的200万个DTPS – LetsPlayYahtzee
问题是,使用'line.set_xaxis',你更新数据并可以使用'blit'来重绘新点(参见http://*.com/questions/8955869/why-is-plotting-with-matplotlib-so -慢)。每次调用scatter都会将点添加为新集合(不要以为您可以追加到集合中)。为了提高效率,您可以将少数2,000,000个点作为一些集合来绘制,例如通过改变'data_gen'来一次返回/绘制块(或者只有当你有足够的点时绘图,而不是'c'参数可以是一个值的数组)。 –
分散的另一个问题是,随着动画的进展以及越来越多的点被添加,密度增加了,除非放大,否则不能区分dtps的颜色,但在动画中仍然很难放大 – LetsPlayYahtzee