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python可以做动图吗
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是一套功能强大、稳定而且开源的工具集和开发包,可以用来读、写和处理超过200种基本格式的图片文件,包括PNG,JPEG,GIF,HEIC,TIFF,DPX,EXR,WebP,Postscript,PDF和SVG等格式。利用ImageMagick,可以根据web应用程序的需要动态生成图片, 还可以对一个(或一组)图片进行改变大小、旋转、锐化、减色或增加特效等操作,并将操作的结果以相同格式或其它格式保存,对图片的操作,既可以通过命令行进行,也可以通过C/C++、Perl、Java、PHP、Python或Ruby编程来完成。ImageMagic的主要精力集中在性能,减少bug以及提供稳定的API和ABI上。
ImageMagick的功能通常通过命令行使用,也可以通过编程来使用。编程可以选择通过这些接口调用:G2F (Ada),MagickCore (C),MagickWand (C),ChMagick (Ch),ImageMagickObject (COM+),Magick++ (C++),JMagick (Java),JuliaIO (Julia),L-Magick (Lisp),Lua (LuaJIT),NMagick (Neko/haXe),Magick.NET (.NET),PascalMagick (Pascal),PerlMagick (Perl),MagickWand for PHP (PHP),IMagick (PHP),PythonMagick (Python),magick (R),RMagick (Ruby),or TclMagick (Tcl/TK)。
Windows下载
地址:
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pythonmagick
下载对应OS版本和Python版本的“PythonMagick”whl文件,然后CMD里面以“pip”+路径+whl完整文件名的方法安装。例如:
pip install C:\Users\Student\Desktop\PythonMagick-0.9.12-cp35-none-win_amd64.whl
或者通过anaconda下载
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例子
import sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation fig, ax = plt.subplots() fig.set_tight_layout(True) # 询问图形在屏幕上的大小和DPI(每英寸点数) # 注意当把图形保存为文件时,需要为此单独再提供一个DPI print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format( fig.get_dpi(), fig.get_size_inches())) # 绘制一个保持不变(不会被重新绘制)的散点图以及初始直线 x = np.arange(0, 20, 0.1) ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x))) line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2) def update(i): label = 'timestep {0}'.format(i) print(label) # 更新直线和轴(用一个新X轴标签) # 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体 line.set_ydata(x - 5 + i) ax.set_xlabel(label) return line, ax if __name__ == '__main__': # 会为每一帧调用Update函数 # 这里FunAnimation设置一个10帧动画,每帧间隔200ms anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200) if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save': anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick') else: # Plt.show()会一直循环动画 plt.show()
有两点需要注意: 图表中的散点不会动,会动的是直线。 X轴标题每一帧都在变化。
如果你想换个再酷炫点的主题,可以用seaborn库,只需添加:
import seaborn
那么就会得到下面这张GIF图:
稍微提醒一下:虽然我们这里的GIF图只有10帧,图形内容也很简单,但每一帧仍有160k左右。因为GIF动图不使用跨帧压缩,所以这就让帧比较长的GIF图变得很大。将帧数尽量减少,并且让每一帧的图像再小一点(通过在matplotlib中调整图形大小或DPI)能或多或少有助于缓解这个问题。
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内容总结
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