2016-08-04 219 views
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我想创建时间序列的动画图,但我希望能够对每个数据点着色不同。当我在时间服务数据上运行各种分析任务时,我想根据它所属的区域为每个数据点着色。为每个数据点绘制不同颜色的动画图

我跟着这个example了解动画绘图是如何工作的,我也发现answer显示了如何结合颜色。问题在于,在该方法中,整个图在每次迭代中都被重新绘制,从而改变了整个图的颜色,而不仅仅是新绘制的数据点。

有人可以告诉我衰变示例如何改变为每个数据点分配不同的颜色?

回答

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您可以使用scatter对点进行着色,并且假设您不打算绘制太多点数,只需每次使用不同颜色添加新点就可以了。基于衰变的小例子,

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


def data_gen(t=0): 
    cnt = 0 
    while cnt < 1000: 
     cnt += 1 
     t += 0.01 
     yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.) 

def get_colour(t): 
    cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral') 
    return cmap(t%1.) 

def init(): 
    ax.set_ylim(-1.1, 1.1) 
    ax.set_xlim(0, 10) 


fig, ax = plt.subplots() 
ax.grid() 

def run(data): 

    # Get some data and plot 
    t, y = data 
    ax.scatter(t, y, c=get_colour(t)) 

    #Update axis 
    xmin, xmax = ax.get_xlim() 
    if t >= xmax: 
     ax.set_xlim(xmin, 2*xmax) 
     ax.figure.canvas.draw() 

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10, 
           repeat=False, init_func=init) 
plt.show() 
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好办法的确,这样你的确可以绘制每DTP你想要的方式,在我的情况下,过多的数据点可能虽然是这样,每个timeserie包含aprox的200万个DTPS – LetsPlayYahtzee

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问题是,使用'line.set_xaxis',你更新数据并可以使用'blit'来重绘新点(参见http://stackoverflow.com/questions/8955869/why-is-plotting-with-matplotlib-so -慢)。每次调用scatter都会将点添加为新集合(不要以为您可以追加到集合中)。为了提高效率,您可以将少数2,000,000个点作为一些集合来绘制,例如通过改变'data_gen'来一次返回/绘制块(或者只有当你有足够的点时绘图,而不是'c'参数可以是一个值的数组)。 –

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分散的另一个问题是,随着动画的进展以及越来越多的点被添加,密度增加了,除非放大,否则不能区分dtps的颜色,但在动画中仍然很难放大 – LetsPlayYahtzee

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