使用 matplotlib 动画波脉冲

Question

我正在尝试使用 Jupyter Lab 中的 matplotlib 为高斯调制波脉冲设置动画，但我无法让它工作。我希望脉冲及时向前移动，即从中间向右移动（换句话说，显示脉冲传播）。

我使用 scipy 的“signal.gausspulse”函数创建脉冲本身，该函数创建脉冲的静态图像。然后我创建一个网格并尝试将脉冲“映射”到它上面，同时通过将帧号“i”作为输入的动画函数循环它并循环遍历我们想要动画的值。

在我让动画中的脉搏移动之前，它只是静止的，没有任何移动。我认为这是因为具有波脉冲 y 值的整个数组没有随时间变化，所以我尝试创建一个循环来更新它。这有帮助，但它非常缓慢，会使脉搏向上移动两次，然后完全停止运动。

我无法弄清楚这一点，并且真的不知道该怎么做，因此将不胜感激任何帮助！ :) 我可能误用了一些术语，所以我提前为此道歉 - 我尝试评论代码并解释我所经历的步骤，希望能有所帮助。

%matplotlib widget

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

#setting up the canvas
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-1, 1))

#creating meshgrid for future animation
x = np.linspace(-10, 5, 200)
t = np.linspace(-10, 5, 200)
X2, T2 = np.meshgrid(x, t) #X2 and T2 are numpy arrays now

#creating the gaussian modulated pulse: fc is frequency and bw is another parameter than can be ignored
F = signal.gausspulse(X2, fc=5, bw = 0.3, retquad=False, retenv=True)[0]

#updating the values in F array to make the wave pulse move in time
j = 0
i = 0

for i in range(len(t)):
    for j in range(len(t)):
        F[i,j] += i - 5e-40 #some arbitrary value added/subtracted, chose e-40 bec of values in array F
        #F[i,j] += j + 5e-40

#creting a Line.2D to be plotted later; F vs time

line = ax.plot(t, F[0, :], color='k', lw=2)[0]

#animating function
def animate(i):
    return line.set_ydata(F[i,:])

anim = FuncAnimation(fig, animate,  interval=1000, frames=1000, repeat = False)

plt.draw()
plt.grid(True)
plt.show()

Answer 1

您可以定义一个固定的x_fixed 轴，在该轴上绘制数据。然后计算一个新轴x，通过在每次迭代中减去i/10 在每次迭代中向右平移。这个值是任意的，它决定了向右移动的速度。然后，您在平移轴上计算新信号，但您相对于固定轴绘制信号。
使用 ax.cla() 清理上一个绘图并在每次迭代时设置网格和轴限制非常重要。
不需要网格或 for 循环。

完整代码

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


x_fixed = np.linspace(-3, 3, 200)


def animate(i):
    ax.cla()

    x = np.linspace(-3, 3, 200) - i/10
    F = signal.gausspulse(x, fc = 5, bw = 0.3, retquad = False, retenv = True)[0]

    ax.plot(x_fixed, F)

    ax.set(xlim = (-3, 3), ylim = (-1, 1))
    ax.grid()


fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))

anim = FuncAnimation(fig, animate,  interval=1000, frames=1000, repeat = False)

plt.show()