Как установить xlim при сохранении некоторых кадров в файл с помощью matplotlib в Python?

Краткое изложение того, что следует, и ответ, отвечающий ожиданиям, сформулированным в вопросе, которые не могут быть удовлетворены с помощью matplotlib:

Сам Matplotlib не выполняет автоматически предварительные вычисления и не оценивает все кадры анимации, чтобы заранее установить пределы оси или другие свойства, когда вы используете его метод FuncAnimation().

В FuncAnimation() данные каждого кадра вычисляются и визуализируются независимо в рамках итеративного процесса обновления. Это связано с необходимостью повышения эффективности, особенно в сценариях, где кадры представляют собой непрерывный временной ряд или симуляцию, а предварительное вычисление данных каждого кадра может быть непрактичным из-за ограничений памяти или вычислительных затрат.

Но вы можете преодолеть это ограничение, используя решения, представленные в этом ответе ниже.

Краткий обзор предоставленного кода, отвечающего на вопросы о x_limit для значений оси X графика:

• код, демонстрирующий, как установить максимальное значение оси X для всех кадров анимации
• код, демонстрирующий, как динамически регулировать максимальное значение оси X для всех кадров анимации
• код, демонстрирующий, как сохранить только последние десять кадров анимации
• код, демонстрирующий, как сохранить только последние десять кадров анимации, устанавливая постоянное максимальное значение для оси X, полученное заранее из набора данных, чтобы все кадры имели одинаковый предел оси X

Посмотрите демонстрацию того, как:

# Set up the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

влияет на результат анимации:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation

# Set up the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

# Initialize the line plot
line, = ax.plot([], [], lw=2)

# Initial data
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

def update(frame):
    # Adjust the right endpoint to shorten the wave from the right
    x_new = np.linspace(0, 10 - frame / 10, 1000)
    y_new = np.sin(x_new * np.pi)  # Multiply by pi to maintain wave pattern despite shrinking domain

    line.set_data(x_new, y_new)
    return line,

# Create animation
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 30, 100), init_func=init, blit=True)
ani.event_source.stop() #stop the looping
ani.save('fixXaxisRange.gif', writer='pillow', fps=10)

plt.show()

Другой подход — динамически устанавливать диапазон оси X в зависимости от входящих данных:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def generate_sine_wave(frame, step=0.1):
    """ Generate x and y data for a sine wave up to the current frame. """
    # Ensure that frame is positive to avoid empty array
    if frame <= 0:
        return np.array([]), np.array([])
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi * frame * step, int(frame * step * 100))
    y = np.sin(x)
    return x, y

# Set up the figure, axis, and plot element
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)  # Set fixed y-axis limits for clarity

# Initialize the animation by setting blank data
def init():
    line.set_data([], [])
    ax.set_xlim(0, 10)  # Initial x-axis limit
    return line,

# Update function for animation
def update(frame):
    x, y = generate_sine_wave(frame)
    if x.size == 0:
        return line,  # If x is empty, just return the existing line object

    line.set_data(x, y)
    
    # Update the x-axis limits dynamically as the line grows
    if x[-1] > ax.get_xlim()[1]:  # Check if we need to expand the x-axis
        ax.set_xlim(ax.get_xlim()[0], x[-1] + 1)  # Add some padding to the right limit
        ax.figure.canvas.draw()  # Redraw the canvas to update the axis labels
    
    return line,

# Number of frames depends on how long you want the animation to run
frames = 60

# Create the animation
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(1, frames + 1), init_func=init, blit=False, repeat=False)

ani.save('fixXaxisRange_2.gif', writer='pillow', fps=10)

plt.show()

Если вы хотите сохранить только последние 10 кадров анимации, но запустить весь диапазон данных, вы можете указать номер начального кадра анимации (версия, сохраняющая все кадры, закомментирована):

# Total frames in the full animation
total_frames = 100
# Calculate start frame for the last ten frames
start_frame = total_frames - 10

# Create the animation object, but only generate the last ten frames
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(start_frame, total_frames), init_func=init, blit=False, repeat=False)
#ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(1,total_frames), init_func=init, blit=False, repeat=False)

Ниже приведен случай, в котором диапазон x-данных определяется сначала запуском исходной функции анимации, позволяющей ей сначала сгенерировать все данные для анимации, чтобы определить фактическую функцию анимации с использованием сгенерированных данных. Таким образом, все данные для анимации известны заранее, что позволяет установить ограничение по оси X для всей анимации:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def generate_sine_wave(num_frames, step=0.1):
    data = []
    for frame in range(1, num_frames + 1):
        x = np.linspace(0, 2 * np.pi * frame * step, int(100 * step * frame))
        y = np.sin(x)
        data.append((x, y))
    return data

# Number of frames
total_frames = 100

# Precompute all frame data
frame_data = generate_sine_wave(total_frames)

# Determine the maximum x-value across all frames
max_x = max(np.max(x) for x, y in frame_data)

# Set up the figure, axis, and plot element
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)  # Set fixed y-axis limits for clarity
ax.set_xlim(0, max_x + 1)  # Set the x-axis to the maximum found

# Initialize the animation by setting blank data
def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

# Update function for animation
def update(frame):
    x, y = frame_data[frame - 1]  # Use precomputed data
    line.set_data(x, y)
    return line,

# Create the animation object using precomputed frame data
numberOfFinalFramesToSave = 10
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(total_frames-numberOfFinalFramesToSave, total_frames + 1), init_func=init, blit=False, repeat=False)

# Save the animation as GIF
ani.save('fixXaxisRange_4.gif', writer='pillow', fps=10)

plt.show()

В случае ваших данных возьмите функцию обновления анимации, переименуйте ее и позвольте ей генерировать данные для всех кадров. Затем определите функцию анимации, как это сделано в приведенном выше коде, покадрово предоставляя данные, сгенерированные на первом этапе. Побочным эффектом такого способа создания анимации является то, что максимальное значение x известно заранее и может быть установлено для всех кадров изнутри сценария без необходимости фиксации его значения в коде.