


Beispiel für eine einfache Python-Zeichenanimation über Matplotlib
Matplotlib ist eine Python-2D-Plotbibliothek, die Grafiken in Publikationsqualität in verschiedenen Papierformaten und in einer plattformübergreifenden interaktiven Umgebung erstellt. Mit Matplotlib können Entwickler mit nur wenigen Codezeilen Diagramme, Histogramme, Leistungsspektren, Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Streudiagramme usw. erstellen. In diesem Artikel wird hauptsächlich ein einfaches Beispiel für Python-Zeichnungsanimationen über matplotlib vorgestellt, das einen gewissen Referenzwert hat. Ich hoffe, es kann jedem helfen.
matplotlib unterstützt Zeichenanimationen seit Version 1.1.0. Informationen zur spezifischen Verwendung finden Sie im offiziellen Hilfedokument. Hier ist ein sehr einfaches Beispiel:
""" A simple example of an animated plot """ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation # First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate fig = plt.figure() # create our line object which will be modified in the animation ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2)) # we simply plot an empty line: we'll add data to the line later line, = ax.plot([], [], lw=2) # initialization function: plot the background of each frame def init(): line.set_data([], []) return line, # animation function. This is called sequentially # It takes a single parameter, the frame number i def animate(i): x = np.linspace(0, 2, 1000) y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) # update the data line.set_data(x, y) return line, # Makes an animation by repeatedly calling a function func # frames can be a generator, an iterable, or a number of frames. # interval draws a new frame every interval milliseconds. # blit=True means only re-draw the parts that have changed. # 在这里设置一个200帧的动画,每帧之间间隔20毫秒 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True) # save the animation as an mp4. This requires ffmpeg or mencoder to be # installed. The extra_args ensure that the x264 codec is used, so that # the video can be embedded in html5. You may need to adjust this for # your system: for more information, see # http://matplotlib.sourceforge.net/api/animation_api.html anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264']) plt.show() # plt.show() 会一直循环播放动画
Ergebnis:
Wenn Sie animieren möchten Um Videodateien im MP4-Format zu speichern, müssen Sie zuerst FFmpeg installieren. FFmpeg ist eine Reihe von Open-Source-Computerprogrammen, mit denen digitale Audio- und Videodaten aufgezeichnet, konvertiert und in Streams umgewandelt werden können. Verwenden Sie eine LGPL- oder GPL-Lizenz. Es bietet eine Komplettlösung zum Aufzeichnen, Konvertieren und Streamen von Audio und Video.
Laden Sie die Windows-Version hier herunter: DownloadFFmpegforWindows, entpacken Sie sie und fügen Sie dann das bin-Verzeichnis zum Pfad der Systemumgebungsvariablen hinzu. Beispiel: C:ProgramFilesffmpeg-3.2.2-win64-staticbin. Testen Sie dann, ob die Konfiguration in Ordnung ist: Geben Sie ffmpeg-version ein
Ich glaube, Sie haben Matplotlib besser verstanden und können es ausprobieren.
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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS Code ist der vollständige Name Visual Studio Code, der eine kostenlose und open-Source-plattformübergreifende Code-Editor und Entwicklungsumgebung von Microsoft ist. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und bietet Syntax -Hervorhebung, automatische Codebettel, Code -Snippets und intelligente Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Durch ein reiches Erweiterungs -Ökosystem können Benutzer bestimmte Bedürfnisse und Sprachen wie Debugger, Code -Formatierungs -Tools und Git -Integrationen erweitern. VS -Code enthält auch einen intuitiven Debugger, mit dem Fehler in Ihrem Code schnell gefunden und behoben werden können.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
