[matplotlib animation] 77. ランダムな位置に出現するemojiが拡大し消えていくアニメーション

はじめに
コード
解説
参考

はじめに

ランダムな位置に出現する絵文字が拡大し消えていくアニメーションをmatplotlib, FuncAnimationで表示する。

下記記事の雨のアニメーションを参考にして作成した。

Rain simulation — Matplotlib 3.2.0 documentation

[matplotlib animation] 22. 雨(Rain simulation)

matplotlib FuncAnimationによる雨のアニメーション

コード

解説

モジュールのインポートなど

バージョン

データの作成

numpyの構造化配列で作成する。pandasのDataFrameのような感じで配列の要素を変更することができる。

np.random.uniform(10, 20, n_drops)で10〜20の値を持つ要素数n_dropsの配列を作成する。
np.random.rand(n_drops)*20では0〜20の要素をもつ要素数n_dropsの配列を作成する。

初期データで図を表示

図中への絵文字の表示は下記記事と同様にannotateで行う。

[matplotlib] 78. emojiをマーカーとしてプロットする

matplotlibで表示する図のマーカーとして、絵文字を用いる方法について説明する。annotateを用いて表示する。具体的な方法は下記記事の画像をマーカーとして用いる方法と同じとなっている。

絵文字は文字列扱いなのでfontsizeでサイズを変更する。

図示すると以下のようになる。

アニメーション関数の設定

current_index = frame_number % n_dropsでリセットするインデックスを決めておく。

emoji_drops[‘alpha’] -= 1.0/len(emoji_drops)でalpha値を下げていき、np.clip(emoji_drops[‘alpha’], 0, 1)で0を下回ったときに0とし、1を上回ったときに1とする。

emoji_drops[‘size’] += emoji_drops[‘growth’]でsizeにgrowthを加えていくことでsizeを大きくしていく。

78-81行ではcurrent_indexのデータをリセットしている。

ax.cla()で表示されている図をけして、すべてのデータを再びannotateで表示することでアニメーションとする。

アニメーションの表示

FuncAnimationでアニメーションを表示する。frame数はデフォルトで100なのでintervalが50msの場合、5秒のアニメーションとなる。
HTML(ani.to_html5_video())により、jupyter notebook またはjupyter lab上にアニメーションを表示できる。

ani.save(‘ファイル名’, writer=”ffmpeg”,dpi=100)でアニメーションをMP4形式で保存することができる。