Animated graphic with Python

Animar una función matemática en matplotlib usando FuncAnimation: se redibuja la onda en cada frame desplazando el argumento del seno, como si la onda viajara a la derecha.

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

#Creating the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()

#Values of x
x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01)

"""
The sine function is plotted. By adding a comma after 'line',
the first value in the list is taken and not the list itself
"""
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

#Animate function
def animate_sin(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    return line,

#Running and saving the animation
animation_sin = animation.FuncAnimation(fig, animate_sin, frames = 101, interval = 30, blit = True)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.title('Animated graph of the sine function')
plt.grid()
animation_sin.save("animated_sine_function.mp4", writer="ffmpeg")
plt.show()

El resultado — renderizado aquí como GIF:

Claves del código:

• line, (con la coma) hace tuple unpacking — ax.plot() devuelve una lista con un solo objeto Line2D, y necesitamos la referencia directa para poder llamar a set_ydata() en cada frame.
• blit = True acelera el render: solo redibuja los píxeles que cambian, no toda la figura. Funciona bien mientras la función de animación devuelva los artistas modificados.
• frames = 101, interval = 30 produce ~3 segundos de animación a 33 fps.
• Guardar como MP4 requiere ffmpeg; como GIF requiere pillow (ya viene incluido con matplotlib). Para Jupyter notebook se puede mostrar inline con HTML(ani.to_jshtml()) sin escribir archivo.

Esta misma estructura sirve para simular cualquier fenómeno temporal: ondas viajeras, sistemas dinámicos, evolución de poblaciones, difusión, etc. — basta cambiar animate_sin por la ecuación correspondiente.

Instalación:

pip install matplotlib numpy