今回行ったこと
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matplotlib.animationを使用して、シンプルなアニメーションを作成。 - データが時間と共に変化する様子を動的に可視化。
- サイン波が動くアニメーションの例を紹介。
私の環境
- Python: 3.10.9
- matplotlib: 3.7.0
- numpy: 1.23.5
アニメーションの概要
matplotlib.animation モジュールを使うことで、Python のグラフにアニメーションを付けることができます。これにより、データの動的な変化を視覚的に表現することが可能です。たとえば、以下のアニメーションでは、サイン波が徐々に変化していく様子を描画します。
サンプルコード
以下は、サイン波のアニメーションを作成する例です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# データ生成
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # X軸の値
y = np.sin(x) # 初期のY軸の値
# グラフの初期化
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y, color='blue')
# アニメーションの更新関数
def update(frame):
line.set_ydata(np.sin(x + frame / 10)) # フレームごとにY軸の値を更新
return line,
# アニメーション設定
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)
plt.show()
実行結果
以下は、サイン波が徐々に右方向に移動するアニメーションのイメージです。アニメーションは Python スクリプトを実行すると表示されます。
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フレームの更新:
update関数で、フレームごとにサイン波のデータを動的に変更します。 -
スピード調整:
intervalパラメータでフレーム間の時間間隔をミリ秒単位で指定可能です。
カスタマイズ例
以下のようなカスタマイズが可能です：
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波形を変更
np.sinをnp.cosに変更して、異なる波形をアニメーション化。 -
グラフのスタイル
ラインの色、スタイル、ラベルを追加して見やすく。 -
フレーム数の増加
framesの値を大きくすることで、より長いアニメーションを実現。
実用例
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データの時間変化の可視化
時系列データがどのように変化するかを直感的に伝えることができます。 -
シミュレーション結果の表現
数値解析や物理シミュレーションなど、動的なシステムの挙動を再現。 -
教育用資料
数学や統計の授業で関数の動きを視覚化して説明する際に便利。