동적 색상과 크기로 산점도 애니메이션
데이터 시각화에서는 산점도에 애니메이션을 적용하여 변화를 표시하는 것이 유용한 경우가 많습니다. 시간 경과에 따른 데이터. 여기서는 애니메이션의 다양한 단계에서 산점도의 점 색상과 크기를 변경하여 동적 애니메이션을 만드는 방법을 보여줍니다.
데이터 표현을 위해 NumPy 배열을 사용합니다. 여기서 data.shape = (ntime, npoint), x.shape = (npoint) 및 y.shape = (npoint)를 사용하여 다양한 데이터로 산점도를 구성할 수 있습니다.
<code class="python">pylab.scatter(x, y, c=data[i, :])</code>
이 산점도를 애니메이션으로 만들기 위해 다음 속성을 사용하여 플롯:
matplotlib.animation 모듈을 사용하여 다음 예제를 고려하세요.
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class AnimatedScatter: def __init__(self, numpoints=50): # ... self.ani = animation.FuncAnimation(self.fig, self.update, interval=5, init_func=self.setup_plot, blit=True) def setup_plot(self): # ... self.scat = self.ax.scatter(x, y, c=c, s=s, vmin=0, vmax=1, cmap="jet", edgecolor="k") # ... return self.scat, def data_stream(self): # ... def update(self, i): data = next(self.stream) self.scat.set_offsets(data[:, :2]) self.scat.set_sizes(300 * abs(data[:, 2])**1.5 + 100) self.scat.set_array(data[:, 3]) return self.scat,</code>
이 예제 이동, 크기 조정 및 색상 변경 점을 사용하여 산점도를 생성합니다. 애니메이션의 업데이트 기능 내에서 산점도의 속성을 수정하는 방법을 보여줍니다.
또한 색상만 업데이트하는 더 간단한 예를 제공합니다.
<code class="python">def main(): # ... fig = plt.figure() scat = plt.scatter(x, y, c=c, s=100) ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=range(numframes), fargs=(color_data, scat)) plt.show() def update_plot(i, data, scat): scat.set_array(data[i]) return scat,</code>
업데이트 기능을 사용하면 시간 경과에 따른 데이터 변화를 시각화하는 동적 산점도 애니메이션을 만들 수 있습니다. 이 기술은 복잡한 데이터 패턴을 탐색하고 시각적으로 매력적인 방식으로 정보를 전달할 수 있는 가능성을 열어줍니다.
위 내용은 Python의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 동적으로 색상과 크기가 변경되는 애니메이션 분산형 차트를 어떻게 만들 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!