MoviePy - 中文文档2-快速上手-使用matplotlib（一个2D绘图库）

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使用matplotlib（一个2D绘图库）

用户自定义动画

moviepy允许开发者自定义动画：定义一个方法，以numpy数组的形式在动画中给定的时间返回一帧画面。

一个例子如下：

from moviepy.editor import VideoClip

def make_frame(t):
    '''
    返回在t时刻的一帧画面
    '''
    # 通过其他的任意第三方库，创建一帧画面
    return frmae_from_time_t #(height * width * 3) Numpy array
animation = VideoClip(make_frame, duration=3)

这样的animation，通常可以按照moviepy中的方式导出，如下：

# 导出为一个视频
animation.write_videofile("my_animation.mp4", fps=24)
# 导出为一个GIF动图
animation.write_gif("my_animation.gif", fps=24) # 一般情况，这种方式会慢点

简单的matplotlib示例

一个使用matplotlib操作动画的例子，如下：
 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from moviepy.editor import VideoClip
from moviepy.video.io.bindings import mplfig_to_npimage

x = np.linspace(-2, 2, 200)

duration = 2

fig,ax = plt.subplots()
def make_frame(t):
    ax.clear()
    ax.plot(x, sinc(x**2) + np.sin(x + 2*np.pi/duration * t), lw=3)
    ax.set_ylim(-1.5, 2.5)
    return mplfig_to_npimage(fig)

animation = VideoClip(name_frame, duration=duration)
animation.write_gif("matplotlib.gif", fps=20)

使用Jupyter Notebook

如果我们在Jupyter Notebook写代码的话，我们就可以享受到使用ipython_display方法将VideoClips嵌入notebook的output部分。下面就是一个实现案例：
 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from moviepy.editor import VideoClip
from moviepy.vedio.io.bindings import mplfig_to_npimage

x = np.linspace(-2, 2, 200)

duration = 2

fig, ax = plt.subplots()

def make_frame(t):
    ax.clear()
    ax.plot(x, np.sinc(x**2) + np.sin(x + 2*np.pi/duration * t), lw=3)
    ax.set_ylim(-1.5, 2.5)
    return mplfig_to_npimage(fig)

animation = VideoClip(make_frame, duration=duration)
animation.ipython_display(fps=20, loop=True, autoplay=True)