如何将 N 体模拟录制为视频？

Question

我已经在 Python 中使用 Barnes-Hut 优化实现了 N 体模拟，它对 N=10,000 个物体以不可接受的速度运行，但它仍然太慢无法实时观看。

每个时间步都会生成一个新的框架，要显示框架，我们必须首先计算物体的新位置，然后将它们全部绘制出来。对于 N=10,000，生成一帧大约需要 5 秒（这太高了，因为 Barnes-Hut 应该会给出更好的结果）。显示是通过pygame模块完成的。

因此我想记录我的模拟并在以更高的速度完成后重播一次。

如何在不降低程序速度或超出内存限制的情况下完成此操作？

一个可能的解决方案是简单地在每个时间步保存 pygame 屏幕，但这显然很慢。

我还考虑过存储每个时间步生成的物体位置列表，然后在情况结束后重新绘制所有帧。绘制框架仍然需要一些时间，但不会像计算新位置所花费的时间那么多。

Answer 1

您将纯 python 与在某处调用已编译代码的各种程序进行比较。纯 python 比优化编译器生成的代码慢几个数量级。抛开语言战争不谈，有些情况下 python 脚本语言的执行速度非常快，有些情况下它的执行速度很慢。

我所做的许多要求很高的 python 项目都需要使用 numpy/pandas/scipy 或 Pypy 等解释器，以便立即编译一些 python 代码提高他们的执行速度。编译器倾向于生成更快的代码，因为它们可以离线进行优化，而不是试图在运行时的时间压力下执行它们。

视频文件是最通用且易于管理的播放格式，但确实需要一些胶水代码。要制作一个，您需要一个库来将您的可视化帧编码为视频帧。看来您已经能够按帧生成图像，所以剩下的唯一步骤就是找到视频编解码器。

FFMPEG 可以通过其命令行界面调用，将您的帧转储到视频文件中：http://zulko.github.io/blog/2013/09/27/read-and-write-video-frames-in-python-using-ffmpeg/

编写的示例代码为：

command = [ FFMPEG_BIN,
        '-y', # (optional) overwrite output file if it exists
        '-f', 'rawvideo',
        '-vcodec','rawvideo',
        '-s', '420x360', # size of one frame
        '-pix_fmt', 'rgb24',
        '-r', '24', # frames per second
        '-i', '-', # The imput comes from a pipe
        '-an', # Tells FFMPEG not to expect any audio
        '-vcodec', 'mpeg'",
        'my_output_videofile.mp4' ]

pipe = sp.Popen( command, stdin=sp.PIPE, stderr=sp.PIPE)

使用它，如果你使用 numpy 数组，你可以使用它转储一个帧：

pipe.proc.stdin.write( image_array.tostring() )

此方法已被 ffmpy 库包装。

还有一个简单的选项，但它牺牲了视频文件的多功能性（以及真正令人印象深刻的有损压缩算法）。将生成的可视化框架转储到文件中。修改您的可视化工具以从文件中读取帧并以指定的速率播放它们。

这是我过去使用的一种简单的方法，用于保存回放数据以供以后玩 vindinium 机器人多人游戏时观看。

特别值得一提的是记忆，它非常适合数学计算。只需缓存递归定义的函数的结果，您就可以以很小的内存成本节省大量不必要的计算。 Barnes-Hut 似乎有一个递归的方面，所以你应该检查记忆那部分的可能性。

如何将 N 体模拟录制为视频？

How to record N-body simulation as a video?

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