子图中直方图的动画答案

【问题标题】：Animation of histograms in subplot子图中直方图的动画
【发布时间】：2017-08-12 03:29:40
【问题描述】：

我有以下动画子图来模拟四种不同分布的直方图：

import numpy
from matplotlib.pylab import *
import matplotlib.animation as animation

n = 100

# 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)

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)

def updateData(curr):

    if curr == n: 
        a.event_source.stop()

    ax1.hist(x1[:curr], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax2.hist(x2[:curr], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax3.hist(x3[:curr], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax4.hist(x4[:curr], normed=True, bins=20, alpha=0.5)

simulation = animation.FuncAnimation(fig, updateData, interval=20, repeat=False)

plt.show()

它可以工作，但由于某种原因，对于 y 轴缩放，normed=True 被忽略了。如果我将这些情节从动画中取出，它们会正确缩放。如何在动画中获得适当的缩放比例？

编辑

而不是像这样的比例（动画之外）：

我得到（动画内部）：

【问题讨论】：

不太清楚你的意思。当我运行代码时，norm=True 在动画内外的工作方式相同。绘制新的直方图时会调整比例。
我在上面包含了我的输出图像。
该输出是预期的，因为您在同一个图中绘制了所有 100 个直方图。每个直方图都是规范的。究竟是什么问题？
我希望动画的 y 轴刻度在 0 和 1 之间。我认为这就是 normed=True 提供的。

标签： python animation matplotlib histogram

【解决方案1】：

直方图的normed = True 参数使直方图绘制分布的密度。来自the documentation：

规范：布尔值，可选
如果为True，则返回元组的第一个元素将是归一化以形成概率密度的计数，即n/(len(x)`dbin)，即直方图的积分总和为1强>。如果stacked 也为True，则直方图的总和归一化为1。默认为假

这意味着直方图条的高度取决于 bin 宽度。如果像动画开始时那样只绘制一个数据点，则条形高度将为 1./binwidth。如果 bin 宽度小于零，则条形高度可能会变得非常大。

因此，修复垃圾箱并在整个动画中使用它们是个好主意。
清除坐标轴也是合理的，这样就不会绘制 100 个不同的直方图。

import numpy as np
from matplotlib.pylab import *
import matplotlib.animation as animation

# generate 4 random variables from the random, gamma, exponential, and uniform distribution
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)

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)

def updateData(curr):
    if curr <=2: return
    for ax in (ax1, ax2, ax3, ax4):
        ax.clear()
    ax1.hist(x1[:curr], normed=True, bins=np.linspace(-6,1, num=21), alpha=0.5)
    ax2.hist(x2[:curr], normed=True, bins=np.linspace(0,15,num=21), alpha=0.5)
    ax3.hist(x3[:curr], normed=True, bins=np.linspace(7,20,num=21), alpha=0.5)
    ax4.hist(x4[:curr], normed=True, bins=np.linspace(14,20,num=21), alpha=0.5)

simulation = animation.FuncAnimation(fig, updateData, interval=50, repeat=False)

plt.show()

【讨论】：

我想跳过阅读文档值得投反对票！ ^_^ 直到我意识到每次调用 updateData 都会创建一个新的直方图，我才真正理解您所说的“绘制 100 个不同的直方图”是什么意思。
您能解释一下清轴的重要性吗？
@Zaks 正如答案中所指出的，如果您不清除轴，您最终会在轴中得到 100 个单独的直方图。（请注意，如果您使用 blitting，情况会有所不同 - 在这种情况下，您不需要清除轴，除非您想将动画保存/导出为电影）。
@ImportanceOfBeingErnest 好的，我知道 funcAnimate 基本上是循环并在每个循环中重新创建直方图，但保留以前的信息。这让我问：在你的函数 UpdateData 中，（curr）是第 n 个循环，所以你基本上是在 2 处切割 FuncAnimate？非常感谢，谢谢。
@AshlinJP 在计算值之前你无法知道它（这更像是一个哲学事实！）。但是你可以先计算所有的直方图，然后知道要设置哪个值ax.set_ylim(0, maxvalue)。

【解决方案2】：

是的！我也遇到了同样的问题如果您遇到此类问题，请不要忘记在显示动画的每一帧之前清除轴。

使用 plt.cla() 要么 ax.clear()（在你的情况下）每个轴

在为动画定义的函数中进行绘图之前

【讨论】：

【解决方案3】：

知道了！

我对 n 的迭代是罪魁祸首。这符合我的预期：

def updateData(curr):

    curr2=100+curr*5 

    #if curr == n: 
    #    a.event_source.stop()

    ax1.hist(x1[:curr2], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax2.hist(x2[:curr2], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax3.hist(x3[:curr2], normed=True, bins=20, alpha=0.5)
    ax4.hist(x4[:curr2], normed=True, bins=20, alpha=0.5)

simulation = animation.FuncAnimation(fig, updateData, frames=900, interval=10)

plt.show()

【讨论】：