重绘动画Seaborn数字

Question

一些seaborn方法如JointPlotcreate new figures on each call。这使得不可能创建一个简单的动画，如matplotlib，其中对plt.cla()或plt.clf()的迭代调用允许在每次不关闭/打开窗口的情况下更新图形的内容。

我目前看到的唯一的解决办法是：

for t in range(iterations): 
    # .. update your data .. 

    if 'jp' in locals(): 
     plt.close(jp.fig) 

    jp = sns.jointplot(x=data[0], y=data[1]) 
    plt.pause(0.01) 

这工作，因为我们正确的创建一个新之前关闭一个窗口。但当然，这远非理想。

有没有更好的方法？不知何故可以直接在先前生成的Figure对象上完成情节？或者有没有办法阻止这些方法在每次通话中产生新的数字？

Answer 1

不幸的是，sns.jointplot自己创建了一个数字。为了使jointplot动画，可以重新使用这个创建的图形，而不是在每个交互中重新创建一个新图形。

jointplot内部创建一个JointGrid，所以直接使用它并单独绘制关节轴和边缘图是有意义的。在动画的每一步中，人们都会更新数据，清除轴并将其设置为与创建网格时相同。不幸的是，这最后一步涉及很多代码行。然后

最后的代码可能看起来像：

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.animation 
import seaborn as sns 
import numpy as np 

def get_data(i=0): 
    x,y = np.random.normal(loc=i,scale=3,size=(2, 260)) 
    return x,y 

x,y = get_data() 
g = sns.JointGrid(x=x, y=y, size=4) 
lim = (-10,10) 

def prep_axes(g, xlim, ylim): 
    g.ax_joint.clear() 
    g.ax_joint.set_xlim(xlim) 
    g.ax_joint.set_ylim(ylim) 
    g.ax_marg_x.clear() 
    g.ax_marg_x.set_xlim(xlim) 
    g.ax_marg_y.clear() 
    g.ax_marg_y.set_ylim(ylim) 
    plt.setp(g.ax_marg_x.get_xticklabels(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_y.get_yticklabels(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_x.yaxis.get_majorticklines(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_x.yaxis.get_minorticklines(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_y.xaxis.get_majorticklines(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_y.xaxis.get_minorticklines(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_x.get_yticklabels(), visible=False) 
    plt.setp(g.ax_marg_y.get_xticklabels(), visible=False) 


def animate(i): 
    g.x, g.y = get_data(i) 
    prep_axes(g, lim, lim) 
    g.plot_joint(sns.kdeplot, cmap="Purples_d") 
    g.plot_marginals(sns.kdeplot, color="m", shade=True) 

frames=np.sin(np.linspace(0,2*np.pi,17))*5 
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(g.fig, animate, frames=frames, repeat=True) 

plt.show()