【matplotlib】ffmpegを使ってアニメーショングラフを作成する方法[Python]

2024年3月15日2024年10月20日

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matplotlib

前回、matplotlibでplt.clf()とplt.cla()、plt.close()の違いを紹介しました。

ffmpegのインストール

まずはffmpegをインストールしていきます。

実はPythonのffmpegライブラリとして「ffmpeg-python」があるのですが、matplotlibでは本家のffmpegをインストールする必要があります。

ということでffmpegのサイトにアクセスします。

matplotlibにffmpegを接続

次にmatplotlibにffmpegを接続していきます。

まず現在、ffmpegが利用できないことを確認します。

その場合、「matplotlibのanimation」をインポートし、「animation.writers.list()」で現在使用可能なアニメーション作成プログラムのリストを取得できます。

from matplotlib import animation

animation.writers.list()

実行結果
['pillow', 'html']

次にmatplotlibの設定ファイルのパスを取得します。

matplotlibをインポートし、「matplotlib.matplotlib_fname()」で取得できます。

import matplotlib

matplotlib.matplotlib_fname()

実行結果
'/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/
lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc'

取得したファイルパスを「vi」で開きます。

vi /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

ファイルの最後の方にある「ANIMATION」の項目を探します。

## ***************************************************************************
## * ANIMATION                                                               *
## ***************************************************************************
#animation.html: none  # How to display the animation as HTML in
                       # the IPython notebook:
                       #     - 'html5' uses HTML5 video tag
                       #     - 'jshtml' creates a JavaScript animation
#animation.writer:  ffmpeg        # MovieWriter 'backend' to use
#animation.codec:   h264          # Codec to use for writing movie 
#animation.bitrate: -1            # Controls size/quality trade-off for movie.
                                  # -1 implies let utility auto-determine
#animation.frame_format: png      # Controls frame format used by temp files

## Path to ffmpeg binary.  Unqualified paths are resolved by subprocess.Popen.
#animation.ffmpeg_path:  ffmpeg
## Additional arguments to pass to ffmpeg.
#animation.ffmpeg_args:

「animation.ffmpeg_path: ffmpeg」の最初のシャープを削除し、「ffmpeg」を先ほどffmpegを保存したパスに書き換えます（私の場合は/Applicaitons/ffmpeg/ffmpeg）。

## ***************************************************************************
## * ANIMATION                                                               *
## ***************************************************************************
#animation.html: none  # How to display the animation as HTML in
                       # the IPython notebook:
                       #     - 'html5' uses HTML5 video tag
                       #     - 'jshtml' creates a JavaScript animation
#animation.writer:  ffmpeg        # MovieWriter 'backend' to use
#animation.codec:   h264          # Codec to use for writing movie 
#animation.bitrate: -1            # Controls size/quality trade-off for movie.
                                  # -1 implies let utility auto-determine
#animation.frame_format: png      # Controls frame format used by temp files

## Path to ffmpeg binary.  Unqualified paths are resolved by subprocess.Popen.
animation.ffmpeg_path:  /Applications/ffmpeg/ffmpeg
## Additional arguments to pass to ffmpeg.
#animation.ffmpeg_args:

これで保存して閉じます（:wq）。

再度、使用可能なアニメーション作成プログラムを確認します。

from matplotlib import animation

animation.writers.list()

実行結果
['pillow', 'ffmpeg', 'ffmpeg_file', 'html']

アニメーショングラフを作成

それではアニメーショングラフを作成してみましょう。

作成する方法は2つ、「ArtistAnimation」と「FuncAnimation」があります。

「ArtistAnimation」ではアニメーションにするグラフを全て作成し、まとめたものを引数とします。

「FuncAnimation」ではグラフ用の関数を作成し、その関数とframesというアニメーションを作成する範囲のリストを渡し、アニメーションを作成します。

まずは「ArtistAnimation」から見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
import random
import time
import matplotlib.animation as animation

data_length =100

fig = plt.figure()

x = []; y = []; graph = []

line, = plt.plot(x, y)
graph.append([line])

for i in range(data_length):
    x.append(i)
    y.append(random.randint(0, 20))

    line, = plt.plot(x, y)
    graph.append([line])
    
ani = animation.ArtistAnimation(fig, graph)
ani.save('python-matplotlib54-1.mp4', writer='ffmpeg')

まずインポートは「import matplotlib.animation as animation」が必要になります。

そして最後の方のアニメーション作成用の関数を見てみると「animation.ArtistAnimation(fig, graph)」となっており、fig、つまりプロットエリアとgraphが引数になっています。

graphのもとを辿っていくと「line, = plt.plot(x, y)」でプロットしたグラフのうち、線の情報のみ（？）を取得し、それをリストに2次元リストとして格納しています。

最後に「ani.save(‘ファイル名.mp4′, writer=’ffmpeg’)」とするとffmpegを使ってアニメーショングラフが保存されます。

保存されたアニメーショングラフはこんな感じです。

どうやら線の色はグラフが更新されるごとに変わってしまうので、「plt.plot(x, y, color=”black”)」のようにして色を固定します。

次に「FuncAnimation」でアニメーショングラフを作成する方法です。

プログラムとしてはこんな感じ。

import matplotlib.pyplot as plt
import random
import time
import matplotlib.animation as animation

data_length = 100

x = range(data_length)
y = [random.randint(0, 20) for _ in x]

fig = plt.figure()

def graph(frame):
    plt.cla()
    x_list = x[frame:frame+10]
    y_list = y[frame:frame+10]
    plt.ylim(0,22)
    plt.plot(x_list, y_list)
    
ani = animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(data_length-9), interval=100)
ani.save('python-matplotlib54-2.mp4', writer='ffmpeg')

最後の方の「animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(data_length-9), interval=100)」でアニメーション条件を設定しています。

先ほどの「ArtistAnimation」とは異なり、framesとintervalの引数があります。

framesは各フレームのグラフを作成するための引数のリスト、intervalは各フレーム間のインターバル（ミリ秒）です。

FuncAnimationではグラフを定義する必要があり、こちらの例では「graph関数」を作成しています。

「graph関数」の引数がframesになっており、framesのリストを先頭から順にこちらの「graph関数」に入れることで1枚1枚グラフを作成して、アニメーションにするということを行っています。

先ほどのプログラムで作成したアニメーショングラフはこんな感じです。