'动画'2D散点图

我想要可视化过滤器的转换。我想绘制一个散点图，每隔半秒钟绘制下一个过滤器的值。'动画'2D散点图

我的目标是：

地块的所有值到点（K），但有值（K）的情节表示。
其中（k）和（k + 1）
叠加在全屏
绘制值之间暂停有情节办完所有迭代

我做了函数，但效率非常低，在绘制一些值之后，一切都会减慢。

我发现的唯一方法是使用交互式阴谋ion()，每一步都用更新后的标记重新绘制所有点。对于每一个步骤（k），我想，而删除先前的点（K-1），并用不同的标记添加他们并添加当前点（K）

import pylab as pl 
import time 
xPos1 = pl.arange(100) 
m1 = [pl.sin(pl.pi*x/10) for x in xPos1] 
m2 = [pl.cos(pl.pi*x/30) for x in xPos1] 
m3 = [pl.sin(pl.pi*x/20) for x in xPos1] 
trueVal1 = [0 for real in xPos1] 

def conversionAnim(xPos, trueVal, *args):  
    mTuple = [arg for arg in args] 
    colorList = ['Green','Blue','Orchid','Cyan','Goldenrod','Salmon','Orange','Violet','Magenta'] 
    f = pl.figure(figsize =(17,8)) 
    pl.ion() 
    pl.xlim(min(xPos)-1, max(xPos)+1) 
    pl.ylim(min(j for i in mTuple for j in i)-.5, max(j for i in mTuple for j in i)+.5) 
    for i in range(len(xPos)): 
     print '\ni = %i' % i 
     for j in range(len(mTuple)): 
      m = mTuple[j]    
      mVal = [element for element in m] 
      print 'Value%i is %s' %(j,mVal[i])  
      if i == 0: 
       pl.hold(True) 
       pl.scatter(xPos[i],mVal[i],s=50, marker = 'o', color = 'Dark'+colorList[j]) 
       pl.plot(xPos[i],trueVal[i])     
      else: 

       pl.scatter(xPos[i],mVal[i],s=50, marker = 'o',color = 'Dark'+colorList[j])     
       pl.scatter(xPos[i-1], mVal[i-1],s=50, marker = 'o', color = 'white') 
       pl.scatter(xPos[i-1], mVal[i-1],s=50, marker = 'x', color = colorList[j])     
       pl.plot(xPos[i-1:i+1],trueVal[i-1:i+1], color = 'red')  

      pl.draw() 
     time.sleep(.01) 
    time.sleep(3) # to hold figure after its shown 

if __name__ == '__main__': 
    conversionAnim(xPos1, trueVal1, m1, m2, m3)

我不知道怎么去解决ion()并使此功能有效。

来源

2012-10-20 tomasz74

@cosmosis感谢您的评论。我最近问了几个问题，尽管最被接受，但其中一些仍然没有答案。这就是如何计算验收的方式。对此无能为力。 – tomasz74

使这个更高效的最简单方法是使用2N线图而不是大量的scatter图。（看起来您最终会得到每个数据点的三个散点图！）

作为一个附注，您有几行（mTuple = [arg for arg in args]），它们将元组转换为list s。编写mTuple = list(args)会更清楚，但我不认为你确实需要做这些转换，因为你只需要为你做的每件事都迭代一次。

import itertools 

def covnersion_Anim(xPos,trueVal,*args): 
    mTuple = args 
    plt_bulk_lst = [] 
    plt_head_lst = [] 
    color_list = ['Green','Blue','Orchid','Cyan','Goldenrod','Salmon','Orange','Violet','Magenta'] 
    f = plt.figure(figsize =(17,8)) 
    ax = plt.gca() 
    ax.set_xlim([min(xPos),max(xPos)]) 
    ax.set_ylim([0,1]) 
    ms = 5 
    for j,c in zip(range(len(mTuple)),itertools.cycle(color_list)): 
     plt_bulk_lst.append(ax.plot([],[],color=c,ms=ms,marker='x',linestyle='none')[0]) 
     plt_head_lst.append(ax.plot([xPos[0]],[mTuple[j][0]],color='Dark'+c,ms=ms,marker='o',linestyle='none')[0]) 
    real_plt, = plot([],[],color='red') 

    for j in range(1,len(xPos)): 
     print j 
     for hd_plt,blk_plt,m in zip(plt_head_lst,plt_bulk_lst,mTuple): 
      hd_plt.set_xdata([xPos[j]]) 
      hd_plt.set_ydata([m[j]]) 

      blk_plt.set_ydata(m[:j]) 
      blk_plt.set_xdata(xPos[:j]) 

      real_plt.set_xdata(xPos[:j]) 
      real_plt.set_ydata(trueVal[:j]) 

     plt.pause(1) 

    return f 
covnersion_Anim(range(12),rand(12),rand(12),rand(12),rand(12))

来源

2012-10-22 16:55:15 tacaswell

'动画'2D散点图

回答

相关问题