动画可以更客观、形象的展示一些结果，该文来展示一下函数：

使用matplotlib.animate

代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()

plt.axis('equal')

plt.axis('off')

xdata, ydata = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000), []

temp1,temp2 = np.power(np.square(xdata),0.33), 0.9*np.sqrt(3.3-np.square(xdata))

ln, = ax.plot([], [], 'r-', animated=False)

def init():

 ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)

 ax.set_ylim(-2, 3)

 return ln,

def update(n):

 ydata = temp1 + temp2*np.sin(n*np.pi*xdata)

 ln.set_data(xdata, ydata)

 return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 20, 100), init_func=init, blit=True)

plt.show()

matplotlib.animate中绘图函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)参数说明：

• fig为画布

• func为自定义的动画函数

• frames为func的帧数参数

• init_func自定义初始化函数

• interval以毫秒计的更新频率

• blit指示更新所有数据，还是新变化的数据点，是布尔值

借助Moviepy

需要安装Moviepy，通过matplotlib自定义一个动画函数即可，需要使用mplfig_to_npimage将画布对象进行转化，然后用VideoClip可导出为gif，也可导出为MP4视频格式。代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from moviepy.video.io.bindings import mplfig_to_npimage

import moviepy.editor as mpy

duration = 20

fig_mpl, ax = plt.subplots(1,figsize=(5,3), facecolor='white')

plt.axis('equal')

plt.axis('off')

xdata, ydata = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000), []

temp1,temp2 = np.power(np.square(xdata),0.33), 0.9*np.sqrt(3.3-np.square(xdata))

ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)

ax.set_ylim(-2, 3)

line, = ax.plot([], [], 'r-')

def make_frame_mpl(t):

 ydata = temp1 + temp2*np.sin(t*np.pi*xdata)

 line.set_data(xdata,ydata)

 return mplfig_to_npimage(fig_mpl)

animation =mpy.VideoClip(make_frame_mpl, duration=duration)

animation.write_gif("heart.gif", fps=20)

使用Mayavi

使用方式与Moviepy很类似，这里省略几行代码。因为Mayavi依赖强大的ITK可视化引擎，所以考虑通过Mayavi处理复杂的数据集，用来制作3D数据或可交互数据。