


Comment créer un nuage de points animé avec des couleurs et des tailles changeantes ?
Comment animer un nuage de points : visualisation dynamique avec changement de couleurs et de tailles
Animer un nuage de points peut être un moyen puissant de visualiser des données qui change avec le temps. Dans cet exemple, nous visons à créer un tracé interactif où les couleurs et les tailles des points varient en temps réel.
Pour commencer, nous avons besoin d'une structure de données avec deux tableaux NumPy contenant des valeurs x et y. Cette structure de données représente l'emplacement des points sur le nuage de points. Nous définissons également les attributs de couleur et de taille de ces points à l'aide de deux tableaux NumPy supplémentaires.
Maintenant, nous utilisons la fonction pylab.scatter() pour tracer le nuage de points, en spécifiant les attributs x, y et couleur comme arguments. Le défi réside dans l'animation de cette intrigue, en faisant évoluer les attributs de couleur et de taille de manière dynamique au fil du temps.
Pour y parvenir, nous nous appuyons sur le module d'animation de Matplotlib. Ce module fournit la fonction FuncAnimation, qui nous permet de mettre à jour les propriétés spécifiques d'un tracé existant sur une séquence de frames.
Dans la fonction FuncAnimation, nous définissons deux sous-fonctions :
- **setup_plot() : configure l'état initial du tracé, en dessinant le nuage de points avec ses valeurs initiales de couleur et de taille.
- **data_stream() : génère un flux de valeurs générées aléatoirement pour la couleur. et les attributs de taille, contrôlant efficacement la dynamique de l'animation.
Ces fonctions sont ensuite utilisées dans la fonction update(), qui est appelée à chaque image de l'animation. Dans la fonction update(), nous mettons à jour les attributs de couleur et de taille du nuage de points en utilisant les données fournies par data_stream().
Pour instancier l'animation, nous créons un objet AnimatedScatter() et appelons son attribut ani. Cela déclenche l'animation et le nuage de points commence à se mettre à jour dynamiquement, changeant ses couleurs et ses tailles dans une boucle perpétuelle.
L'extrait de code fourni sert d'exemple détaillé, démontrant comment créer un nuage de points animé avec différentes couleurs. et tailles. Il utilise matplotlib.animation et fournit une démonstration en direct de l'animation en cours.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
