python – 如何等到matplotlib动画结束？

请考虑直接从Matplotlib文档中获取的以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import time # optional for testing only
import cv2 # optional for testing only

fig = plt.figure()   

def f(x,y):
    return np.sin(x) + np.cos(y)

x = np.linspace(0,2 * np.pi,120)
y = np.linspace(0,100).reshape(-1,1)

im = plt.imshow(f(x,y),animated=True)    

def updatefig(*args):
    global x,y
    x += np.pi / 15.
    y += np.pi / 20.
    im.set_array(f(x,y))
    return im,ani = animation.FuncAnimation(fig,updatefig,interval=50,blit=True)
plt.show()

这在我的系统上工作正常.现在,尝试将以下代码附加到上面的代码中：

while True: 
  #I have tried any of these 3 commands,without success:  
    pass
    #time.sleep(1)
    #cv2.waitKey(10)

结果是该程序冻结了.显然,Matplotlib的“Animation”类在一个单独的线程中运行动画.所以我有以下两个问题：

1)如果进程在一个单独的线程中运行,为什么它会受到后续循环的干扰？

2)如何对python说等到动画结束？

解决方法

1)我不确定cpython究竟是如何处理多线程的,特别是当与特定的matplotlib后端结合使用时,它似乎在这里失败了.一种可能性是通过使用来明确你想如何使用线程

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


fig = plt.figure()   

def f(x,#A function to set thread number 0 to animate and the rest to loop
def worker(num):
    if num == 0:
        ani = animation.FuncAnimation(fig,blit=True)
        plt.show()
    else:
        while True: 
            print("in loop")
            pass

    return


# Create two threads
jobs = []
for i in range(2):
    p = mp.Process(target=worker,args=(i,))
    jobs.append(p)
    p.start()

它定义了两个线程并设置一个用于动画,一个用于循环.

2)为了解决这个问题,正如@Mitesh Shah所建议的那样,你可以使用plt.show(block = True).对我来说,脚本然后按照预期的方式运行动画然后循环.完整代码：

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

fig = plt.figure()   

def f(x,blit=True)
plt.show(block=True)

while True: 
    print("in loop")
    pass

更新：替代方案是简单地使用交互模式,

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

fig = plt.figure()   
plt.ion()
plt.show()

def f(x,y):
    return np.sin(x) + np.cos(y)

def updatefig(*args):
    global x,y


x = np.linspace(0,1)
im = plt.imshow(f(x,y))    

for i in range(500):

    x += np.pi / 15.
    y += np.pi / 20.
    im.set_array(f(x,y))
    plt.draw()
    plt.pause(0.0000001)

（编辑：大庆站长网）

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