matplotlib绘制李萨如图（四）

——动态3D李萨如图

文章目录

matplotlib绘制李萨如图（四）
- 1 前期回顾
- 2 主要函数
- - plt.ion()
  - plt.ioff()
  - plt.clf()
  - plt.cla()
  - plt.pause()
- 3 完整代码

1 前期回顾

老规矩，要绘制动态3D图，肯定要先会静态3D图。

由于FuncAnimation函数貌似还只能用于2D图，所以我们在画3D图的时候只能另辟蹊径，使用交互模式。

2 主要函数

交互模式的使用很简单，只需要一组打开/关闭交互模式的函数和一些清除原先画面的函数就够了。

plt.ion()

打开交互模式。

plt.ioff()

关闭交互模式。

plt.clf()

清空figure()出来的画布，前缀可以是plt，也可以是figure出来的画布的名字，如fig.clf()。

fig=plt.figure()
plt.clf()

plt.cla()

清空单个图像，前缀可以为要清空的图像的名称，如axs.cla()。

fig=plt.figure()
axs=fig.add_subplot(111,projection='3d')

plt.pause()

暂停，单位为s。

3 完整代码

有了上述交互式的组件，我们只需要在plt.ion和plt,ioff中间按照要求自己编写程序即可。

根据查到的其他文章所说，在matplotlib中画图有两种显示模式：

（1）阻塞模式，即必须利用plt.show()显示图片，且图片关闭之前代码将阻塞在该行。

（2）交互模式，即plt.plot()后立马显示图片，且不阻塞代码的继续运行。

但是博主惊奇的发现，即使我注释掉了开/关交互式的语句，动图依然可以正常显示，复制了其他博主的代码注释掉对应语句后依然如此，这个问题在博主至今未解决，欢迎大神解答。

cla()版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
import matplotlib.animation as animation
fig=plt.figure()
plt.ion()
theta=np.linspace(0,2*np.pi,1000)
p=3
q=3
n=1/2
m=5
axs=fig.add_subplot(111,projection='3d')
for p in range(1,m+1,1):for q in range(1,m+1,1):axs.cla()x=np.sin(p*theta)y=np.sin(q*theta+n*np.pi)z=np.cos(p*theta)+np.cos(q*theta+n*np.pi)axs.plot3D(x,y,z,'gray')axs.text(0.15,-0.15,2,'p=%d'% p,ha='center',va='top',fontsize=12)axs.text(-0.15,0.15,2,'q=%d'% q,ha='center',va='top',fontsize=12)axs.view_init(0,45)plt.pause(0.2)
plt.ioff()
plt.show()

clf()版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
import matplotlib.animation as animation
fig=plt.figure()
#plt.ion()
theta=np.linspace(0,2*np.pi,1000)
p=3
q=3
n=1/2
m=5
for p in range(1,m+1,1):for q in range(1,m+1,1):plt.clf()axs=fig.add_subplot(111,projection='3d')axs.set(xlim=[-1,1],ylim=[-1,1],zlim=[-2,2],title='Lissajous-Figure-3D')#n=2/m*ix=np.sin(p*theta)y=np.sin(q*theta+n*np.pi)z=np.cos(p*theta)+np.cos(q*theta+n*np.pi)axs.plot3D(x,y,z,'gray')axs.text(0.15,-0.15,2,'p=%d'% p,ha='center',va='top',fontsize=12)axs.text(-0.15,0.15,2,'q=%d'% q,ha='center',va='top',fontsize=12)axs.view_init(0,45)plt.pause(0.2)
#plt.ioff()
plt.show()