matplotlib.animationメソッドで、パラパラ動画制作① ～パラメータを動かして、統計分布グラフの形状変化をアニメーションで可視化 - Qiita
matplotlib.animation.ArtistAnimation() メソッドを使って、plt.plot() や plt.bar() で出力した個々のグラフを、自動連続再生する動画アニメーションを作ってみた。 アニメーションは何かの変化を表現できるということで、今回は、正規分布 と ポアソン分布 のパラメータを離散的に推移させて、グラフの概形がどのように移り変わるかを 可視化 してみた。 統計教育のツールとして、使えるかも？？？ （参考ウェブサイト） 「pythonで散布図アニメーションを試してみた」 「matplotlibでランダムウォークをアニメーション」 「Python：matplotlibでScatterを使った2Dアニメーション」 「numpy+matplotlibで正規分布」 memoring 「統計解析」 「Pythonで正規分布に従う乱数を生成する。」 yubais
Jupyter上でmatplotlibのアニメーションを再生する - Qiita
を加えることで、matplotlibの__nbagg__が有効になり、Jupyter上でアニメーションが再生できます。 matplotlibの公式の説明によると、__nbagg__はmatplotlib 1.4で新たに追加された機能で、Jupyter上でのインタラクティブな画像表示を実現するための機能だそうです。 以下はデモのソースコードです。 %matplotlib nbagg import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() x = np.arange(0, 10, 0.1) ims = [] for a in range(50): y = np.sin(x - a) im = plt.plot(x, y, "r")
matplotlib でアニメーションを作る - Qiita
matplotlib とは python のグラフ描写モジュールであり、アニメーションも作れる。つまり深夜にアニメを見ないと死ぬ諸兄は matplotlib を覚えるというのも一案である。 というわけで極めて簡単なサンプルとして、numpy で生成した乱数を描写するだけのコードを書く。 公式ドキュメントはこちら。 http://matplotlib.org/api/animation_api.html ArtistAnimation matplotlib のアニメーションは ArtistAnimation と FuncAnimation の2種類がある。 ArtistAnimation は、あらかじめ全てのグラフを配列の形で用意しておき、それを1枚ずつ流すというものである。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import
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matplotlibのanimation.FuncAnimationを用いて柔軟にアニメーション作成 - Qiita
