Анимация изменения количества линий между точками - Python

Question

Этот вопрос отличается от других вопросов, связанных с анимацией, поскольку я пытаюсь анимировать переменное количество линий между точками. Например, оно может составлять от 3 до 50 баллов.

При использовании приведенного ниже фрейма данных точки помечаются Item. Первые две метки времени содержат 4 балла, но это последние 3 балла за последние две метки времени. Я пытаюсь найти эффективный способ объединить все потенциальные строки, действующие каждый раз, когда штамп времени, в одну функцию вызова для анимации.

У меня проблема в том, что я строю каждую линию вручную. Таким образом, линия между каждой точкой в ​​настоящее время жестко запрограммирована, что не учитывает изменение количества линий.

Мне нужно что-то, что сначала объединяет доступные строки, а затем передает это анимации.

Например, A, B, C, D в настоящее время помечены как точки в первых двух временных точках. Но это уменьшается до A, B, C для последних двух временных точек.

Это следующее не учитывает чередование количества строк.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'Time' : [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4],  
    'Item' : ['A', 'B', 'C', 'D','A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'GroupA_X' : [3, 4, 5, 1, 2, 5, 6, 2, 1, 6, 7, 2, 7, 8], 
    'GroupA_Y' : [2, 4, 5, 1, 2, 5, 5, 2, 2, 6, 5, 1, 5, 4], 
})

GA_X = np.array(df.groupby('Time')['GroupA_X'].apply(list).tolist())
GA_Y = np.array(df.groupby('Time')['GroupA_Y'].apply(list).tolist())

fig, ax = plt.subplots(figsize = (6,6))
ax.grid(False)
ax.set_xlim(0,10)
ax.set_ylim(0,10)

data = np.stack([GA_X, GA_Y], axis = 2)

vector1 = ax.annotate('', xy = data[0][0], 
            xytext = data[0][1], 
            arrowprops={'arrowstyle': "-", 'color': 'black'}, 
            ha='center')

vector2 = ax.annotate('', xy = data[0][0], 
            xytext = data[0][2], 
            arrowprops={'arrowstyle': "-", 'color': 'black'}, 
            ha='center')

vector3 = ax.annotate('', xy = data[0][1], 
            xytext = data[0][2], 
            arrowprops={'arrowstyle': "-", 'color': 'black'}, 
            ha='center')

def animate(i):
    start1 = np.r_[data[i, 0]]
    end1 = np.r_[data[i, 1]]

    vector1.set_position(start1)
    vector1.xy = end1    

    start2 = np.r_[data[i, 0]]
    end2 = np.r_[data[i, 2]]

    vector2.set_position(start2)
    vector2.xy = end2 

    start3 = np.r_[data[i, 1]]
    end3 = np.r_[data[i, 2]]

    vector3.set_position(start3)
    vector3.xy = end3 

    return 

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval = 100, blit = False)

Out:

data = np.stack([GA_X, GA_Y], axis = 2)

axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim)

AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2

Answer 1

Насколько я понимаю, вы хотите построить на каждом временном шаге линию ia для каждого элемента, где две точки каждой линии - это сначала (x, y) на временном шаге i, а вторая точка (x, y). на шаге по времени я + 1.

(поэтому, если элемент не появляется на временном шаге i + 1, мы не будем отображать строку для этого элемента на шаге i)

Предполагая, что я предлагаю следующее:

1) использовать сам массив данных вместо его замены на массив np.array

2) переместить создание строк внутри функции анимации

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation
from numpy import random 
import random
import pandas as pd
import numpy as np


df1 = pd.DataFrame({
    'Time' : [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4],  
    'Item' : ['A', 'B', 'C', 'D','A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],                  
    'GroupA_X' : [3, 4, 5, 1, 2, 5, 6, 2, 1, 6, 7, 2, 7, 8], 
    'GroupA_Y' : [2, 4, 5, 1, 2, 5, 5, 2, 2, 6, 5, 1, 5, 4],                         
        })

# generating the figure configs
frame_num = len(df1['Time'].unique()) 
fig = plt.figure()
ax1 = plt.axes(xlim=(0, 10), ylim=(0, 10))
line, = ax1.plot([], [], lw=2)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

plotlays, itemColors = [2], {'A':"black",
                             'B':"red",
                             'C':"blue",
                             'D':"purple"}


def animate(i):

    lines = []
    # filtering items per time step
    for (row_idx, row) in df1[df1["Time"] == i+1].iterrows():
        nextTimestep_item = df1[(df1["Time"] == i+2) & (df1["Item"] ==row["Item"])] 
        if nextTimestep_item.empty:
            # no plot if item is not on next timestep
            continue
        else:
            x = [row['GroupA_X'],nextTimestep_item['GroupA_X']]
            y = [row['GroupA_Y'],nextTimestep_item['GroupA_Y']]
            color = itemColors[row["Item"]]
            lobj = ax1.plot([],[],lw=2,color=color)[0]
            lobj.set_data(x, y)  
            lines.append(lobj)

    return lines

# call the animator.  blit=True means only re-draw the parts that have changed.
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                               frames=frame_num, interval=500, blit=True)

plt.show()