为什么 FuncAnimation 会回到原点？

Question

我正在尝试使用 FuncAnimation 为布朗运动的示例路径制作动画，但动画一直在恢复原点。

这是我的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# create the time interval and partition 
t = 2.5 
n = 100 

# How many sample paths?
path_amt = 2 

# Create a brownian sample path 
def bsp(t, n): 
    dB = np.sqrt(t / n) * np.random.normal(0, 1, size=n)
    B = np.zeros(n+1)
    B[1:] = np.cumsum(dB)
    return(B)

# Simulate "path_amt" sample paths 
def sample_paths(i, t ,n):
    BSP = np.zeros((i, n+1))
    for k in range(i):
        BSP[k,:] = bsp(t, n)  
    return(BSP)

B_paths = sample_paths(path_amt, t, n)

这部分基本上只是提出了两个独立的 Browinan 动议。每个布朗运动都是一个长度为 n+1 的一维数组。然后，我将两个布朗运动存储在标题为 B_paths 的 (2, n+1) 数组中，因此每一行代表一个布朗运动。这是动画的代码。

# Create the animation function for the sample path
x = []
y = []
t_axis = np.linspace(0, t, n+1)

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_xlim(0, 3)
ax.set_ylim(-4, 4)

line, = ax.plot(0, 0)

def anim_func(i):
    x.append(t_axis[int(i * n / t)])
    y.append(B_paths[0][int(i * n / t)])

    line.set_xdata(x)
    line.set_ydata(y)
    return line,

animation = FuncAnimation(fig, func = anim_func, \
                frames = np.linspace(0, t, n+1), interval = 10) 

plt.show()

Answer 1

因为动画在循环播放。一旦帧到达 t=2.5，它就会重新开始，但是在你的 anim_func 中你没有清除 x, y。

您可以修改此功能：

def anim_func(i):
    x.append(t_axis[int(i * n / t)])
    y.append(B_paths[0][int(i * n / t)])

    line.set_xdata(x)
    line.set_ydata(y)
    if i == t:
        x.clear()
        y.clear()
    return line,

或在 FuncAnimation 调用中设置 repeat=False。

为什么 FuncAnimation 会回到原点？

Why does FuncAnimation revert back to the origin?

animation

matplotlib