如何使用Python语言将测量数据曲线动起来？ matplotlib转换成 GIF文件
简 介： 本文就如何使用的Python中的Matplotlib绘制的图运动起来进行讨论。实际上是生成多个图片，将它们合成一个动图。编写了PlotGIF函数，将matplotlib绘制的图片存储，然后生成最终的GIF文件。最终展示形成动态的数据。
关键词： GIF，动图，matplotlib
§01 微信公众号里的动图
在前天推文“狗追鸭子”留言中，有同学学问推文中的动图是如何制作的。关于动图的制作方法，在公众号里大家输入 动图？ 便可以查询到原来的说明。
推文中的动图是通过数据采集系统，包括可以读取数值的数字万用表、数字示波器、数字频谱仪以及特制的数据采集板卡等来采集。然后通过python语言绘制产生相应的动图。动图的风格包括以下两种：
1.动态信号波形
仿照示波器显示波形的形式，将连续采集到的数据动态展示出来，反映了信号的变化特点。
动态信号波形图
2.逐步增多的数据曲线
将采集到的数据从少到多绘制成逐步压缩的曲线，可以展示数据发展的趋势规律。
动态数据曲线
§02 绘制动图方法
以上两种方式主要是借助于两组命分成两步形成GIF动图。
第一步 绘制曲线，存储图片
绘制曲线使用matplotlib中的plot命令完成。根据需要绘制的风格，可以选择按照一帧一帧地逐帧绘制，也可选择按照从少到多的绘制方式。
下面的代码片段显示了绘制一组频率变化的正弦曲线的图像，并将它们逐帧存储在指定目录中，文件名称从0.jpg,变化到49.jpg。这是制作动图的第一步。
import matplotlib.pyplot as plt
omiga = linspace(1, 5, 50)
t = linspace(0, 20, 200)
count=0
for o in omiga:
sint = sin(t * o)
plt.clf()
plt.plot(t, sint, label='Sinusoidal Curve')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
plt.grid(True)
plt.savefig(r'd:\temp\%d.jgp'%count)
count = count+1
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根据matplotlib中的说明，存储图频的格式不包括BMP格式。可以生成JPG或者其他类型的图片。
生成频谱动态增加的曲线
第二步 生成动图文件
有了逐帧图片，现在有很多独立的程序，或者在线的网站可以提供转换成GIF片的功能。其中一个小巧但功能比较强的软件工具是：movgear.exe 软件。它不仅可以将一组单张图图频转换成GIF图片，也可以完成相应的编辑功能。
也存在很多python软件包可以帮助生成GIF图片，其中一个比较简便的就是是踹死PIL中的Image对象，在调用save()命令的时候生成GIF文件。在生成的同时可以指明每个图片显示的时间长度。
下面的代码片段显示了应用Image将输入的一组文件名称所对应的图频转换成GIF文件的过程。
from PIL import Image
#------------------------------------------------------------
def filedim2gif(giffile=r'd:\temp\1.gif', filedim=[], period=50, last=50):
if len(filedim) ==0: return 0
imageDim = []
for f in filedim:
imageDim.append(Image.open(os.path.join(filedir, f)))
duration = [period] * len(imageDim)
duration[-1] = last
imageDim[0].save(giffile,\
save_all=True,\
append_images=imageDim[1:],\
duration=duration,
loop=False)
printf('Save GIF: %s'%giffile)
return 0
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完整的程序
下面是定义了一个PlotGIF类来帮助存储plt对象中的文件以及最后生成GIF图片。其中在初始化的时候指明一个临时的目录来存储PLOT存储的JPG文件。使用append()命令来添加每一次 plt 调用 savefig 所产生的文件。最后使用 save() 命令生成最终的 GIF 文件。
#------------------------------------------------------------
# TSDRAW.PY
#------------------------------------------------------------
from tsmodule.tspdata import *
from PIL import Image
#------------------------------------------------------------
class PlotGIF(object):
def __init__(self, gifdir=r'd:\temp\GIF'):
self.gifdir = gifdir
self.imageDim = []
self.count = 0
if os.path.isdir(gifdir) == False:
os.mkdir(gifdir)
def infor(self, ):
printf(self.gifdir, self.count)
def __str__(self, ):
return 'gifdir:%s'%self.dir
def append(self, plt):
filename = os.path.join(self.gifdir, '%04d.jpg'%self.count)
self.count = self.count + 1
plt.savefig(filename)
self.imageDim.append(Image.open(filename))
def save(self, giffile, period=100, last=100):
duration = [period] * len(self.imageDim)
duration[-1] = last
self.imageDim[0].save(giffile,\
save_all=True,\
append_images=self.imageDim[1:],\
duration=duration,
loop=False)
self.imageDim = []
self.count = 0
printf('Save GIF:%s'%giffile)
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§03 减小动图文件大小
如果是在微信公众号中使用GIF文件，它有两个限制，一个是文件的大小不超过5 MBytes。第二个限制是动图中包含的图片不超过300张。
如果文件的大小超过了5 M字节怎么办？
一方面可以在使用 plt 时，每张图片的大小尽量减小。另外一方面可以使用 movgear软件 对GIF文件进行差分存储。这种模式是将GIF图片中每相邻的两张图片相减，存储时将变化量按照游程无损编码方式完成压缩存储。如果动图相邻两张图片非常相似，这种差分之后的存储就非常有效果。对于不复杂的 plt的图片使用差分存储可以很轻松获得5倍以上的压缩效果。
movgear压缩GIF文件大学
文章来源: zhuoqing.blog.csdn.net，作者：卓晴，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/104285291
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