python - 动画+在矩阵之间平滑插值

Question

我有一个点矩阵，例如:

import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

originalPoints = np.asarray([[1,2,3,4,5,6],[2,4,6,8,10,12]])
newPoints = np.asarray([[1,2,3,4,5,6],[2,4,6,8,10,12]]) + 20
plt.scatter(originalPoints[0,:],originalPoints[1,:], color='red');
plt.scatter(newPoints[0,:],newPoints[1,:], color='blue');

这给了我:

我正在尝试生成一个 gif/动画，显示点沿着从红色到蓝色的平滑路径移动。我一直在尝试使用类似 what is discussed here 的东西和 scipy 的 interpolate discussed here但我似乎无法弄清楚。

任何帮助都会很棒。

奖励:也适用于 3D 的解决方案

编辑:明确地说，我想要的是一些非线性平滑路径，每个蓝点都沿着该路径移动以到达红点。注意 - 上面的例子是虚构的。实际上只有一堆蓝点和一堆红点。考虑在两个不同的散点图之间制作动画。

Answer 1

您可以只在每对点之间创建线性路径；将其与 matplotlib.animation.FuncAnimation 相结合看起来像

import matplotlib.animation as animation

def update_plot(t):
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t
    scat.set_offsets(interpolation.T)
    return scat,

fig = plt.gcf()
plt.scatter(originalPoints[0,:],originalPoints[1,:], color='red')
plt.scatter(newPoints[0,:],newPoints[1,:], color='blue')
scat = plt.scatter([], [], color='green')
animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01))

编辑:编辑后的问题现在要求非线性插值；将 update_plot 替换为

noise = np.random.normal(0, 3, (2, 6))
def update_plot(t):
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t + t*(1-t)*noise
    scat.set_offsets(interpolation.T)
    return scat,

你得到了

编辑 #2:关于下面评论中关于颜色插值的查询，您可以通过 matplotlib.collections.Collection.set_color 处理。 ;具体来说，将上面的 update_plot 替换为

def update_plot(t):
    interpolation = originalPoints*(1-t) + newPoints*t + t*(1-t)*noise
    scat.set_offsets(interpolation.T)
    scat.set_color([1-t, 0, t, 1])
    return scat,

我们结束了

关于“奖励”:3D 情况大体相似；

a = np.random.multivariate_normal([-3, -3, -3], np.identity(3), 20)
b = np.random.multivariate_normal([3, 3, 3], np.identity(3), 20)

def update_plot(t):
    interpolation = a*(1-t) + b*t
    scat._offsets3d = interpolation.T
    scat._facecolor3d = [1-t, 0, t, 1]
    return scat,

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(a[:, 0], a[:, 1], a[:, 2], c='r')
ax.scatter(b[:, 0], b[:, 1], b[:, 2], c='b')
scat = ax.scatter([], [], [])
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01))
ani.save('3d.gif', dpi=80, writer='imagemagick')

编辑下面有关如何分阶段执行此操作的评论:可以通过合并 the composition of paths 来实现此目的直接在 update_plot 中:

a = np.random.multivariate_normal([-3, -3, -3], np.identity(3), 20)
b = np.random.multivariate_normal([3, 3, 3], np.identity(3), 20)
c = np.random.multivariate_normal([-3, 0, 3], np.identity(3), 20)

def update_plot(t):
    if t < 0.5:
        interpolation = (1-2*t)*a + 2*t*b
        scat._facecolor3d = [1-2*t, 0, 2*t, 1]
    else:
        interpolation = (2-2*t)*b + (2*t-1)*c
        scat._facecolor3d = [0, 2*t-1, 2-2*t, 1]
    scat._offsets3d = interpolation.T
    return scat,

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(a[:, 0], a[:, 1], a[:, 2], c='r')
ax.scatter(b[:, 0], b[:, 1], b[:, 2], c='b')
ax.scatter(c[:, 0], c[:, 1], c[:, 2], c='g')
scat = ax.scatter([], [], [])
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, frames=np.arange(0, 1, 0.01))
ani.save('3d.gif', dpi=80, writer='imagemagick')