如何将FuncAnimation(从matplotlib.animation进行动态绘图)配置为numpy数组？

MatPlotLib的FuncAnimation功能有一些问题.我无法将其配置为我的代码…希望有人可以帮助我！

这是一个扩散方程,我需要针对每个时间步骤对其进行绘制.在每个步骤中,计算结果都是一个numpy数组.我设法用pyplot.interactive(True)以动态方式绘制它,但是它很慢.我读到FuncAnimation可以解决该问题,但是我没有设法使其与列表或数组中的结果一起使用.

这是典型的慢速绘图代码：
它产生一个向量(U)的向量,在所有计算之后均作图

import numpy as np
import scipy
from scipy.linalg import solve_banded
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation


def DrawRecord(U):
    plt.interactive(True)
    plt.figure(1)
    for i in range(0,len(U)):
        plt.clf()
        plt.plot(U[i])
        plt.ylim([0,1])
        plt.draw()

J=350.0 
dt=0.01 
T=3.0 
t=np.arange(dt,T,dt) 
dx=1.0/J 

D=0.005 
c=0.5 
r=0.1 

mu=c*dt/(2.0*dx) 
lambd=D*dt/(dx**2.0) 

K_x=50.0*np.ones(J-1) 
alpha_t=0.5*np.ones(len(t)) 

#initial conditions
u=np.zeros(J) 
u[J/5*1:J/5*2]=1 
U=u

espace=np.linspace(0,1,J) 

#Matrix
A=np.diag(-lambd*np.ones(J-2),1)+np.diag((1+2*lambd)*np.ones(J-1),0)+np.diag(-lambd*np.ones(J-2),-1)  
AA=scipy.linalg.inv(A)


for i in t:

    u[1:J]=scipy.dot(AA,u[1:J]+(r-alpha_t[i/dt])*dt*(u[1:J]-u[1:J]/K_x))
    u[0]=0 
    u[J-1]=0  

    U=np.vstack([U,u])

DrawRecord(U)

这是我尝试用前面的代码打开FuncAnimation(大失败)：
nb：U包含为每个步骤计算的结果数组

global U

fig = plt.figure()
window = fig.add_subplot(111)
line, = window.plot(list(U[1,:]))

def init():
    line=list(U[1,:])
    return line

def animate(i):
    line.set_ydata(list(U[i,:]))
    return line

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                           frames=200, interval=20, blit=True)

plt.show()

这会产生很多错误……也许有人可以为先前的代码设置它！
我希望我很清楚(对不起我的英语),并感谢您的帮助.

解决方法:

您的init函数不正确,应该是：

def init():
    line.set_ydata(U[1,:])
    return line

您也不需要将numpy切片转换为列表.

标签：matplotlib,dynamic,pde,python
来源： https://codeday.me/bug/20191031/1977314.html