Создание анимации не отличается от того, есть ли у вас сюжеты или нет. Единственное, что имеет значение, - это сохранить ссылку на ваши Artist
объекты (в этом случае Line2D
объекты, возвращаемые plt.plot()
, чтобы иметь возможность изменять свои свойства (данные) в функции анимации.
import matplotlib as mpl
mpl.rc('text', usetex = False)
mpl.rc('font', family = 'serif')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.style.use(['ggplot','dark_background'])
title = 'Composition of Waves'
#Parameters:
#a=Amplitude; w=Angular Frequency; phi = Phase Angle.
#Definition of the function:
def f(t,a,w,phi):
y = a*np.sin(w*t + phi)
return y
t = np.arange(0,4*np.pi,0.001)
def create_plot(ptype):
y1 = f(t,1,1,1)
y2 = f(t,2,2,2)
y = y1 + y2
arts = []
if ptype == 'waves':
l1, = plt.plot(t, y1, label='$y=f_1(t)$')
l2, = plt.plot(t, y2, label='$y=f_2(t)$')
arts = [l1, l2]
elif ptype == 'composition':
l3, = plt.plot(t, y, label='$Composition$', color= 'm')
arts = [l3]
return arts ## return the artists created by `plt.plot()`
my_lines = [] ## array to keep track of the Line2D artists
fig = plt.figure(1)
plt.subplot(211)
l = create_plot('waves')
my_lines += l ## add artists to array
plt.legend()
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
#plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$')
plt.title(title)
plt.subplot(212)
l = create_plot('composition')
my_lines += l
plt.legend()
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.xlabel('$t$')
plt.ylabel('$y$')
# Tweak spacing between subplots to prevent labels from overlapping
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
print(my_lines)
def animate(i):
## in this examples, i takes values 0-10 by steps of 0.01 (the frames in the animation call)
## and will represent the frequency of the 2nd wave in the top subplot
y1 = f(t,1,1,1)
y2 = f(t,2,i,2)
y = y1 + y2
# update the content of the Line2D objects
my_lines[1].set_ydata(y2)
my_lines[2].set_ydata(y)
return my_lines ## return updated artists
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=np.linspace(0,10,100))
plt.show()
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/E1A1k.gif)