Matplotlib 动画未按预期工作

Question

我有 4 个这样的变量：

# generate 4 random variables from the random, gamma, exponential, and uniform distributions
x1 = np.random.normal(-2.5, 1, 10000)
x2 = np.random.gamma(2, 1.5, 10000)
x3 = np.random.exponential(2, 10000)+7
x4 = np.random.uniform(14,20, 10000)

我需要创建一个带有 4 个子图的图形。

所以我尝试了这个：

plt.figure(figsize=(9,3))
plt.subplot(1,4,1)
plt.hist(x1, normed=True, bins=20, alpha=0.5)

plt.subplot(1,4,2)
plt.hist(x2, normed=True, bins=20, alpha=0.5)

plt.subplot(1,4,3)
plt.hist(x3, normed=True, bins=20, alpha=0.5)

plt.subplot(1,4,4)
plt.hist(x4, normed=True, bins=20, alpha=0.5)
plt.axis([-7,21,0,0.6])

我得到了这个结果

现在我想在子图上创建一个动画，所以我做了以下（只尝试一个子图）

import matplotlib.animation as animation


def update(curr):
    if curr == n:
        a.event_source.stop()
    plt.cla()
    plt.figure(figsize=(9,3))
    plt.subplot(1,4,1)
    plt.hist(x1, normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    
    
    plt.axis([-7,21,0,0.6])
    plt.gca().set_title('Sample')
    plt.gca().set_ylabel('Frequency')
    plt.gca().set_xlabel('Value')
    plt.annotate('n = {}'.format(curr), [3.27])

fig  = plt.figure()
a = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=100)

然而最终结果是空的，什么都没有显示。

有什么想法吗？

Answer 1

我重新构建了您的代码以绘制 4 个子图的动画。 在没有任何具体说明您希望在一帧和下一帧之间看到什么变化的情况下，我假设从每个分布中抽取的样本数量在每一帧中都增加了 10。

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


def update(curr):

    N = 10*curr
    x1 = np.random.normal(-2.5, 1, N)
    x2 = np.random.gamma(2, 1.5, N)
    x3 = np.random.exponential(2, N) + 7
    x4 = np.random.uniform(14, 20, N)

    ax[0].cla()
    ax[0].hist(x1, bins = 20, alpha = 0.5, color = 'blue', edgecolor = 'blue')
    ax[0].set_title('Normal')
    ax[0].set_ylabel('Frequency')
    ax[0].set_xlabel('Value')
    ax[0].set_xlim(-6, 1)


    ax[1].cla()
    ax[1].hist(x2, bins = 20, alpha = 0.5, color = 'blue', edgecolor = 'blue')
    ax[1].set_title('Gamma')
    ax[1].set_ylabel('Frequency')
    ax[1].set_xlabel('Value')
    ax[1].set_xlim(0, 12)


    ax[2].cla()
    ax[2].hist(x3, bins = 20, alpha = 0.5, color = 'blue', edgecolor = 'blue')
    ax[2].set_title('Exponential')
    ax[2].set_ylabel('Frequency')
    ax[2].set_xlabel('Value')
    ax[2].set_xlim(7, 25)


    ax[3].cla()
    ax[3].hist(x4, bins = 20, alpha = 0.5, color = 'blue', edgecolor = 'blue')
    ax[3].set_title('Uniform')
    ax[3].set_ylabel('Frequency')
    ax[3].set_xlabel('Value')
    ax[3].set_xlim(14, 20)

    ax[0].set_ylim(0, 250)
    fig.suptitle(f'Number of samples: {N}')

    plt.tight_layout()


fig, ax = plt.subplots(1, 4, figsize = (9, 3), sharey = 'all')
a = FuncAnimation(fig, update, interval = 100, frames = 81)

plt.show()