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在jupyter笔记本之外显示动画

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我想使用Jupyter笔记本来托管我的代码以进行演示，但我不想将动画嵌入到笔记本中 . （因为嵌入视频非常耗时 . ）我想运行单元格并弹出一个屏幕，好像我在终端中运行代码一样 .

from matplotlib.animation import FuncAnimation 
from matplotlib.pyplot import plot, show, subplots, title  # annotate
from IPython.display import HTML

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=numlin, interval=100, fargs=( 
                     d, g, lr_D, lr_G, hasFake, speed, show_sample),
                     init_func=init, blit=True, repeat=0)           
HTML(anim.to_html5_video())

Why using the notebook? 使用笔记本的主要原因是我有很多不同的实验设置 . 我想使用不同的单元格来表示不同的配置，如果人们想要查看特定配置的结果，我可以立即运行它 .

Time difference . HTML功能需要一分钟才能生成我需要的视频 . 在终端中，动画才会开始 . 我希望在 Session 期间快速原型，同时 Spectator 要求显示不同初始条件的结果 .

There is also an unexpected behavior from the notebook . 笔记本中的视频与终端中弹出的视频不同 . 笔记本中的视频在绘制时没有擦除现有的帧，使得动画看起来很乱，并且无法像对应的那样跟踪轨迹 .

Animation from the notebook's output

Animation from the terminal's output

此绘图行为是我不想使用笔记本显示动画的另一个原因 .

Will the notebook needs to show other plots. 我希望如此，但没有必要 . 如果需要，我可以打开另一个笔记本电脑 .

如果我不解释，请告诉我 .

python animation matplotlib jupyter-notebook

1 回答

  • 2

    笔记本内的动画

    阅读这个问题，我想知道你是否知道 %matplotlib notebook 后端 . 虽然它会在笔记本内部显示动画，但我觉得它适合所有描述的需求 .

    %matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation 
import numpy as np

a = np.random.rand(10,4)
fig, ax =plt.subplots()
ax.axis([0,1,0,1])
points1, = plt.plot([],[], ls="", marker="d", color="indigo")
points2, = plt.plot([],[], ls="", marker="o", color="crimson")

def update(i):
    points1.set_data(a[i:i+2,0],a[i:i+2,1])
    points2.set_data(a[i:i+2,2],a[i:i+2,3])
    return points1, points2

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=len(a)-1, repeat=True)

    请注意，使用这种动画，使用 set_data 更新数据时，无论是保存到视频还是在屏幕上显示，都显示相同的动画 . 因此，如果没有更换视频所需的时间，您可以在最初显示的方式中使用它，删除 %matplotlib notebook 并添加

    from IPython.display import HTML
HTML(anim.to_html5_video())

    如果使用matplotlib 2.1，您也可以选择JavaScript动画，

    from IPython.display import HTML
HTML(ani.to_jshtml())

    动画在新窗口中

    如果你想要一个窗口出现，你既不应该使用 %matplotlib inline 也不应该 %matplotlib notebook ，而是替换上面代码中的第一行

    %matplotlib tk
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