本日は
- Jupyter notebook 便利ですよね．コードを手軽に書けますし．
- Pythonのmatplotlib 便利ですよね．可視化ツールとして．
- gistって便利ですよね．簡単にコードを共有できますし．
- gif って便利ですよね．動く可視化のツールとして．
便利そうですよね．上記が統合されると．
本日は上記の統合をやってみました．というお話です．
どういうことができるか．
が Jupyter notebook 上で閲覧ができます．そしてgistにて共有できます．例えば下記のリンクをクリックするとみられます．
環境構築
よくあるAnimationを作るサンプルを動かすときにoutput.gifではなくoutput.htmlのように変換を強要されるのが謎だったのですが，そもそもImageMagickを導入していなかったみたいなのでそこから始めます．
Windows
ImageMagick ([3], [4]) の導入をします．
- http://www.imagemagick.org/script/download.php からバイナリーをインストールします．
- [4] の方法に従ってmatplotlibrc に
matplotlib.matplotlib_fname()の出力結果を付け加えます．例えば
animation.convert_path: C:\Program Files\ImageMagick-7.0.1-Q16\magick.exe
Mac
こちらは簡単
$ brew install imagemagick
でOKでした．
実装例
とりあえず下記のようなコードを例にします．
fig,ax=plt.subplots()
ax.set_xlim(-4,10)
ax.set_ylim(-4,4)
b=0.8
x=10.0
y=3.0
times=200
def update(data,*fargs):
fig,ax=fargs
global x,y
u1 = rand()
u2 = rand()
x_old=x
x = sqrt(-2*log(u1))*cos(2*pi*u2) + b*y
ax.plot([x_old, x], [y, y], lw=1)
y_old = y
y = sqrt(-2*log(u1))*sin(2*pi*u2) + b*x
ax.plot([x, x], [y_old, y], lw=1)
ax.set_title("{}".format(data))
ani=animation.FuncAnimation(fig,update,interval=100,fargs=(fig,ax))
outputfile="images/output.gif"
if not os.path.exists(os.path.dirname(outputfile)):
os.mkdir(os.path.dirname(outputfile))
ani.save(outputfile, writer="imagemagick")
plt.close(ani._fig)
これでoutputfileのPath上にoutput.gifが生成されます．
これをNotebook上で表示させるようにするために生成したgifをHTMLタグに埋め込みます．
import base64
from IPython.display import HTML
GIF_TAG = """<img src="data:image/gif;base64,{0}" alt="some_text">"""
def get_giftag(outputfile):
with open(outputfile, "rb") as imagefile:
encoded_string = base64.b64encode(imagefile.read())
tag = GIF_TAG.format(encoded_string.decode("utf-8"))
return tag
HTML(get_giftag(outputfile))
最終的な実装は
gibbs-animate.ipynb
をご覧ください．
Julia 版
Julia移植版として作っていただきました[2] ありがとうございます．