Создание анимации бейсбольного поля

В коде есть несколько проблем:

Используя field.draw() внутри update(), он пытается создать множество сюжетов, что замедляет всю программу. Но в matplotlib создать его можно только один раз — снаружи update()

Он создает два графика: один с полями, второй с графиком и данными. И даже пример на домашней странице sportypy (в разделе «Добавление данных анализа и построения графиков») использует

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
phf.draw(ax=ax)

который создает fig и ax перед draw(), поэтому он может использовать это ax в draw() Но для меня это создает белый фон с зеленым треугольником вместо зеленого фона с зеленым треугольником - и решением было gcf() (получить текущую фигуру), которое fig создается (автоматически) field.draw()

field.draw(display_range='full') 
fig = plt.gcf()

Последняя проблема — plt.clf(), которая удаляет все из графика — поэтому она удаляет field и рисует обычный разброс с белым фоном и осью. Я удалил его, и теперь он показывает данные в поле.

Полный рабочий код:

Я добавил ani.save('animation.gif', writer='imagemagick', fps=2)
записать это в анимированном GIF. Требуется внешняя программа imagemagick

Я добавил np.random.seed(0), чтобы все тестировали код с одинаковыми значениями.

Я добавил цвета игрокам, используя player_position, и red всем шарам.

Для теста я использовал num=10 вместо num=100 в FuncAnimation(), чтобы запустить его быстрее.

import pandas as pd
from sportypy.surfaces import MiLBField
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import numpy as np

# The dimensions are not exactly like this but this is an example if you need something to go off of

num_rows = 50

np.random.seed(0)  # it will always generate the same data - so it is simpler to compare them 

data = {
    'game_str': ['game_01'] * num_rows,
    'play_id': [10] * num_rows,
    'timestamp': np.random.randint(180000, 181000, size=num_rows),
    'player_position': np.random.randint(1, 11, size=num_rows),
    'field_x': np.random.uniform(-150, 150, size=num_rows),
    'field_y': np.random.uniform(-150, 150, size=num_rows),
    'ball_position_x': np.random.uniform(0.0, 2.0, size=num_rows),
    'ball_position_y': np.random.uniform(0.0, 300.0, size=num_rows),
    'ball_position_z': np.random.uniform(0.0, 10.0, size=num_rows)
}

df = pd.DataFrame(data).sort_values(by='timestamp')

field = MiLBField()

# it shows white background with green triangle 
#fig, ax = plt.subplots(1, 1)  # get figure before drawing
#field.draw(display_range='full', ax=ax)

# it shows green background with green triangle 
field.draw(display_range='full')  # without ax=
fig = plt.gcf()  # get figure after drawing

def update(frame):
    print(f'frame: {frame:.2f}')

    frame_data = df[ df['timestamp'] <= frame ]
    #frame_data = df[ df['timestamp'] <= frame ].drop_duplicates(subset=['player_position'], keep='last')
    print('len(frame_data):', len(frame_data))
    
    players = frame_data  # no need [['field_x', 'field_y']]
    balls   = frame_data  # no need [['ball_position_x', 'ball_position_y']]
    #players = frame_data.drop_duplicates(subset=['player_position'], keep='last')
    print('len(players), len(balls):', len(players), len(balls))

    players_colors = players['player_position']
    balls_colors   = ['red'] * len(balls)
    
    p = field.scatter(players['field_x'], players['field_y'], c=players_colors)
    b = field.scatter(balls['ball_position_x'], balls['ball_position_y'], c=balls_colors)
    
    return p, b

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(df['timestamp'].min(), df['timestamp'].max(), num=10), blit=True)

ani.save('animation.gif', writer='imagemagick', fps=2)

plt.show()

Но здесь есть еще одна "проблема" - df['timestamp'] <= frame - все позиции отображаются с самого начала. Возможно, потребуется использовать previous_frame <= df['timestamp'] <= frame, чтобы показывать только последние позиции. Но при этом удаляются все объекты, когда между previous_frame, frame нет данных.

previous_frame = None

def update(frame):
    global previous_frame 
    
    print(f'frame: {frame:.2f}')

    frame_data = df[ df['timestamp'] <= frame ]

    if previous_frame is None or previous_frame > frame:    
        mask1 = (df['timestamp'] <= frame)
        frame_data = df[ mask1 ]
    else:
        mask1 = (df['timestamp'] <= frame)
        mask2 = (df['timestamp'] > previous_frame)
        frame_data = df[ mask1 & mask2 ]
    
    previous_frame = frame    
    
    players = frame_data  # no need [['field_x', 'field_y']]
    balls   = frame_data  # no need [['ball_position_x', 'ball_position_y']]
    
    p = field.scatter(players['field_x'], players['field_y'])
    b = field.scatter(balls['ball_position_x'], balls['ball_position_y'])
    
    return p, b

Возможно, потребуется фильтровать данные по play_id или player_position и сохранять только последнюю позицию для каждого play_id или player_position.

Что-то вроде:

frame_data = df[ df['timestamp'] <= frame ].drop_duplicates(subset=['player_position'], keep='last')

Или, может быть, отфильтровать только игроков, но сохранить все мячи

frame_data = df[ df['timestamp'] <= frame ]

players = frame_data.drop_duplicates(subset=['player_position'], keep='last')  # no need [['field_x', 'field_y']]

balls   = frame_data  # no need [['ball_position_x', 'ball_position_y']]