matplotlib 问题 Func.Animation

Question

我正在尝试使用 matplotlib 制作一些动画（具体来说是 Conways game of life），但 .FuncAnimation

有一些问题

我找出了部分有效（但不是我想要的方式）或导致不同错误的不同情况。我想了解错误并制定出正确的代码版本。感谢您的帮助！

通过 .FuncAnimation 调用的函数 gameoflife 使用变量 w, h, grid 来更新图像。

完整的注释代码见下文。

案例 1：全局变量

如果我使用全局变量一切正常。在通过 anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife)

调用 gameoflife(self) 之前，我定义了 w, h, grid 全局

在gameoflife(self)中我也将w, h, grid定义为全局变量

w, h, grid = "something"

def gameoflife(self):
    global w
    global h
    global grid
    .
    .
    .
    img = ax.imshow(grid)
    return img

fig, ax = plt.subplots()
plt.axis('off')
img = ax.imshow(grid)
anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife)
plt.show()

如前所述，这会产生所需的动画效果。但我想摆脱全局变量，因此我尝试了其他方法：

案例 2：传递对象

我没有在 gameoflife 中将 w, h, grid 定义为全局变量，而是用 anim = animation.FuncAniation(fig, gameoflife(w,h,grid)) 传递了它们。

（我知道 w, h, grid 在我的示例中仍然是全局的。我在另一个版本上工作，但由于错误是相同的，我认为这个简单版本应该这样做。）

这会导致以下错误：

TypeError: 'AxesImage' object is not callable

我不明白这个错误，因为我没有在代码更改时调用 ax。

w, h, grid = "something"

def gameoflife(w, h, grid):
    .
    .
    .
    img = ax.imshow(grid)
    return img

fig, ax = plt.subplots()
plt.axis('off')
img = ax.imshow(grid)
anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife(w,h,grid))
plt.show()

案例 3：使用 `fargs`

传递对象

在第三种情况下，我尝试使用 .FuncAnimation 的“frags”参数传递 w, h, grid，从而只生成第一帧。（或者前两个，看你怎么看。“第一个”框架是通过img = ax.imshow(grid)准确绘制的）

w, h, grid = "something"

def gameoflife(self, w, h, grid):
    .
    .
    .
    img = ax.imshow(grid)
    return img

fig, ax = plt.subplots()
plt.axis('off')
img = ax.imshow(grid)
anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife, fargs=(w,h,grid))
plt.show()

完整代码

希望评论得当 ;)

有两个部分（开始和结束），您可以在其中 comment/uncomment 部分来生成相应的案例。默认情况下是案例 1。

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

##defining grid size
w= 20
h = 20

##generating random grid
grid = np.array([[random.randint(0,1) for x in range(w)] for y in range(h)])

######
# Choose for diffrent cases
######

##Case 1: Global Variables
def gameoflife(self):
    global w
    global h
    global grid

##Case 2: Passing Objects
#def gameoflife(w, h, grid):

##Case 3: Passing Objects with fargs
#def gameoflife(self, w, h, grid):

####### Choose part over
    
    # wt, ht as test values for position
    # x,y to set calculation position
    wt = w-1
    ht = h-1
    x,y = -1,0 #results in 0,0 for the first postion
    
    # defining grid for calculation (calgrid)
    calgrid = np.array([[0 for x in range(w)] for y in range(h)])
    
    # testing for last position
    while y<ht or x<wt:    
        # moving position through the grid
        if x == wt:
            y +=1
            x = 0
        else:
            x += 1

        #sorrounding cells check value
        scv = 0
        
        #counting living cells around position x,y
        #if-else for exeptions at last column and row
        if y == ht:
            if x == wt:
                scv = grid[x-1][y-1] + grid[x][y-1] + grid[0][y-1] + grid[x-1][y] + grid[0][y] + grid[x-1][0] + grid[x][0] + grid[0][0]
            else:
                scv = grid[x-1][y-1] + grid[x][y-1] + grid[x+1][y-1] + grid[x-1][y] + grid[x+1][y] + grid[x-1][0] + grid[x][0] + grid[x+1][0]
        else:
            if x == wt:
                scv = grid[x-1][y-1] + grid[x][y-1] + grid[0][y-1] + grid[x-1][y] + grid[0][y] + grid[x-1][y+1] + grid[x][y+1] + grid[0][y+1]
            else:
                scv = grid[x-1][y-1] + grid[x][y-1] + grid[x+1][y-1] + grid[x-1][y] + grid[x+1][y] + grid[x-1][y+1] + grid[x][y+1] + grid[x+1][y+1]


        # test cell to condidions and write result in calgrid
        if grid[x][y] == 0:
            if scv == 3:
                calgrid [x][y] = 1
        else :
            if 1<scv<4:
                calgrid [x][y] = 1
    
    # updating grid, generating img and return it
    grid = calgrid
    img = ax.imshow(grid)
    return img


fig, ax = plt.subplots()
plt.axis('off')
img = ax.imshow(grid) #generates "first" Frame from seed
#####
# Choose vor Case
#####

## Case 1: Global Variables
anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife)

## Case 2: Passing Variables
#anim = anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife(w,h,grid))

## Case 3: Passing Variables with fargs
#anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife, fargs=(w,h,grid))

####### Choose part over
plt.show()

坦克寻求帮助和一切

你好托拜厄斯

Answer 1

情况 2：调用函数并将结果传递给 FuncAnimation。

def gameoflife(w,h,grid):
    # ...
    return ax.imshow(grid)
anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife(w,h,grid))

与

基本相同

anim = animation.FuncAnimation(fig, ax.imshow(grid))

这将不起作用，因为第二个参数应该是一个函数，而不是函数的 return（在本例中是图像）。

为了更好地解释这一点，考虑一个简单的测试用例。 g 是一个函数，需要一个函数作为输入。它将 return 在 4 计算的函数。如果你提供一个函数 f，一切都按预期工作，但是如果你提供一个函数的 return，如果 return 本身不是一个函数，它就会失败，这可以被评估.

def f(x):
    return 3*x

def g(func):
    return func(4)

g(f)     # works as expected
g(f(2))  # throws TypeError: 'int' object is not callable

情况 3：您使用相同的参数重复调用该函数

在

的情况下

anim = animation.FuncAnimation(fig, gameoflife, fargs=(w,h,grid))

您为动画中的每一帧使用相同的初始参数 w,h,grid 调用函数 gameoflife。因此你得到一个静态动画（情节是动画的，但每一帧都是相同的，因为使用了相同的参数）。

结论。继续案例 1

因为案例1很好用，不知道为什么不用。一种更优雅的方法是使用 class 并使用 class 变量，例如在 .

matplotlib 问题 Func.Animation

Issues with matplotlib Func.Animation

python

animation

matplotlib

conways-game-of-life

案例 1：全局变量

案例 2：传递对象

案例 3：使用 `fargs`

完整代码

情况 2：调用函数并将结果传递给 FuncAnimation。

情况 3：您使用相同的参数重复调用该函数

结论。继续案例 1

matplotlib 问题 Func.Animation

Issues with matplotlib Func.Animation

python

animation

matplotlib

conways-game-of-life

案例 1：全局变量

案例 2：传递对象

案例 3：使用 fargs

完整代码

情况 2：调用函数并将结果传递给 FuncAnimation。

情况 3：您使用相同的参数重复调用该函数

结论。继续案例 1

案例 3：使用 `fargs`