本文档旨在指导读者如何使用 Matplotlib 库创建动画，以显示粒子云在模拟过程中随时间演化的状态，而不是追踪单个粒子的轨迹。通过修改现有的轨道模拟代码，我们将着重于在每个时间步绘制粒子的瞬时位置，并将其保存为 MP4 视频文件。
修改动画代码
原始代码绘制了粒子的轨道，而我们的目标是在每个时间步仅显示粒子的位置，形成一个动态的粒子云。为了实现这一点，我们需要修改 orbit_animation.py 文件中的 cloud_plot 定义。
将以下代码：
cloud_plot, = ax.plot([], [], [], label='Cloud Particles')
替换为：
cloud_plot, = ax.plot([], [], [], linestyle="none", marker='o', label='Cloud Particles')
这里，linestyle=”none” 移除了连接粒子的线，而 marker=’o’ 使用圆圈标记来表示每个粒子。 这样，动画将显示一个由圆圈组成的粒子云，而不是粒子的轨迹。
调整动画帧率
原始代码的 interval=500 设置导致动画非常卡顿。 为了获得更流畅的动画，我们需要减小这个值。 将 interval 设置为 50，相当于每秒 20 帧 (fps)，可以显著提高动画的流畅度。
在 animate_orbits 函数中，找到以下代码：
animation = FuncAnimation(fig, update, frames=pos.shape[1], interval=interval, blit=True)
确保 interval 参数设置为一个较小的值，例如 50。
保存动画为 MP4 文件
Matplotlib 提供了将动画保存为视频文件的功能。 为了将动画保存为 MP4 文件，只需在 animation.save() 函数中指定一个以 .mp4 结尾的文件路径即可。
在 orbit_animation.py 文件末尾，添加以下代码：
animation.save("particle_cloud.mp4", fps=20)
这里，”particle_cloud.mp4″ 是保存动画的文件名，fps=20 设置视频的帧率为每秒 20 帧，与动画的播放帧率保持一致。
完整示例代码
以下是修改后的 orbit_animation.py 文件的完整代码：
# orbit_animation.pyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib.animation import FuncAnimationdef animate_orbits(pos, intervals=1000000, interval=50): fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Scatter plot for Sgr A* sgr_a_plot = ax.scatter([0], [0], [0], color='black', marker='o', s=50, label='Sgr A*') # Initialize an empty line for the cloud particles cloud_plot, = ax.plot([], [], [], linestyle="none", marker='o', label='Cloud Particles') # Set plot labels and title ax.set_xlabel('X (km)') ax.set_ylabel('Y (km)') ax.set_zlabel('Z (km)') ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.1, 1.1)) ax.set_title('Cloud particles around Sgr A*') # Initialize axis limits x_min, x_max = np.min(pos[:, :, 0]), np.max(pos[:, :, 0]) y_min, y_max = np.min(pos[:, :, 1]), np.max(pos[:, :, 1]) z_min, z_max = np.min(pos[:, :, 2]), np.max(pos[:, :, 2]) # Animation update function def update(frame): # Update Sgr A* position sgr_a_plot._offsets3d = ([0], [0], [0]) # Update cloud particles cloud_plot.set_data(pos[:, frame, 0], pos[:, frame, 1]) cloud_plot.set_3d_properties(pos[:, frame, 2]) # Update axis limits dynamically x_min, x_max = np.min(pos[:, :, 0]), np.max(pos[:, :, 0]) y_min, y_max = np.min(pos[:, :, 1]), np.max(pos[:, :, 1]) z_min, z_max = np.min(pos[:, :, 2]), np.max(pos[:, :, 2]) ax.set_xlim(x_min, x_max) ax.set_ylim(y_min, y_max) ax.set_zlim(z_min, z_max) return sgr_a_plot, cloud_plot # Create the animation animation = FuncAnimation(fig, update, frames=pos.shape[1], interval=interval, blit=True) animation.save("particle_cloud.mp4", fps=20) plt.show()
注意事项
确保安装了 Matplotlib 和 NumPy 库。调整 interval 和 fps 参数以获得最佳的动画效果。根据模拟数据的范围，可能需要调整坐标轴的范围。可以尝试不同的 marker 样式来改变粒子云的外观。
总结
通过修改 Matplotlib 动画代码，我们可以轻松地将粒子轨道模拟转换为粒子云动画，从而更直观地展示模拟结果。 通过调整帧率和保存动画为 MP4 文件，可以方便地分享和展示模拟结果。 这种方法适用于各种类型的粒子模拟，例如分子动力学模拟、星系演化模拟等。
以上就是使用Matplotlib动画显示粒子云随时间演化的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1370230.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
