Matplotlibで時系列データのプロットをアニメーション化する方法

Matplotlibのプロットで、時系列に沿ったデータの変化をアニメーションとして表示したい場合があります。本記事では、TkAggバックエンドのafter()メソッドを活用し、時系列シーケンスを滑らかにアニメーション化する手順を解説します。

アニメーション化の手順

• 図（figure）のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• 新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• サブプロット配置の一部として、図にAxes（座標軸）を追加します。
• after()メソッドを使用して、指定したミリ秒経過後に指定の関数を呼び出すようスケジュールします。
• アニメーション処理を行うanimate()メソッドを作成します。データはimshow()により、2Dの通常ラスタ（正規格子）上に画像として描画されます。
• 最後にshow()メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib

matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

def animate():
    data = np.random.randn(5, 5)
    im = plt.imshow(data, cmap="plasma")
    for i in np.arange(1, 100):
        data = np.random.randn(5, 5)
        im.set_data(data)
        fig.canvas.draw()
win = fig.canvas.manager.window
fig.canvas.manager.window.after(10, animate)
plt.show()

コードのポイント

この例では、matplotlib.use('TkAgg')でTkAggバックエンドを明示的に指定している点が重要です。after(10, animate)により、ウィンドウが表示されてから10ミリ秒後にanimate()関数が呼び出されます。関数内では、np.random.randn(5, 5)で生成した5×5の乱数データをplasmaカラーマップでヒートマップとして描画し、im.set_data()で画像データを差し替えながら、fig.canvas.draw()でキャンバスを再描画しています。これにより、99回分のデータ更新が連続的に画面へ反映され、時系列変化がアニメーションのように見えます。

出力結果