Анимация точек с метками с помощью matplotlib

У вас есть возврат всех объектов, которые изменились из вашей функции обновления. Итак, поскольку ваша аннотация изменила свою позицию, вы также должны вернуть ее:

line.set_data(newData)
annotation = plt.annotate('A0', xy=(newData[0][0],newData[1][0]))
return line, annotation

Подробнее об matplotlib анимации можно прочитать в этом руководстве.

Вы также должны указать функцию init, чтобы FuncAnimation знал, какие элементы нужно удалить из графика при перерисовке при первом обновлении. Таким образом, полный пример будет таким:

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

# Create initial data
data = np.array([[1,2,3,4,5], [7,4,9,2,3]])

# Create figure and axes
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))

# Create initial objects
line, = ax.plot([], [], 'r-')
annotation = ax.annotate('A0', xy=(data[0][0], data[1][0]))
annotation.set_animated(True)

# Create the init function that returns the objects
# that will change during the animation process
def init():
    return line, annotation

# Create the update function that returns all the
# objects that have changed
def update(num):
    newData = np.array([[1 + num, 2 + num / 2, 3, 4 - num / 4, 5 + num],
                        [7, 4, 9 + num / 3, 2, 3]])
    line.set_data(newData)
    # This is not working i 1.2.1
    # annotation.set_position((newData[0][0], newData[1][0]))
    annotation.xytext = (newData[0][0], newData[1][0])
    return line, annotation

anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=25, init_func=init,
                               interval=200, blit=True)
plt.show()

Я пришел сюда из этот вопрос, где следует обновить аннотацию, в которой используются как xy, так и xytext. Похоже, что для правильного обновления аннотации необходимо установить атрибут .xy аннотации, чтобы установить положение аннотированной точки и использовать .set_position() метод аннотации, чтобы установить положение аннотации. Установка атрибута .xytext не имеет никакого эффекта - на мой взгляд, это несколько сбивает с толку. Ниже полный пример:

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

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_xlim([-1,1])
ax.set_ylim([-1,1])

L = 50
theta = np.linspace(0,2*np.pi,L)
r = np.ones_like(theta)

x = r*np.cos(theta)
y = r*np.sin(theta)

line, = ax.plot(1,0, 'ro')

annotation = ax.annotate(
    'annotation', xy=(1,0), xytext=(-1,0),
    arrowprops = {'arrowstyle': "->"}
)

def update(i):

    new_x = x[i%L]
    new_y = y[i%L]
    line.set_data(new_x,new_y)

    ##annotation.xytext = (-new_x,-new_y) <-- does not work
    annotation.set_position((-new_x,-new_y))
    annotation.xy = (new_x,new_y)

    return line, annotation

ani = animation.FuncAnimation(
    fig, update, interval = 500, blit = False
)

plt.show()

Результат выглядит примерно так:

В случае, если версии имеют значение, этот код был протестирован на Python 2.7 и 3.6 с matplotlib версии 2.1.1, и в обоих случаях установка .xytext не имела никакого эффекта, а .set_position() и .xy работали как положено.

Я думаю, что понял, как анимировать несколько аннотаций через список. Сначала вы просто создаете свой список аннотаций:

for i in range(0,len(someMatrix)):
     annotations.append(ax.annotate(str(i), xy=(someMatrix.item(0,i), someMatrix.item(1,i))))

Затем в вашей «анимационной» функции вы делаете то, что уже написали:

for num, annot in enumerate(annotations):
    annot.set_position((someMatrix.item((time,num)), someMatrix.item((time,num))))

(Вы также можете написать его как традиционный цикл for, если вам не нравится способ перечисления). Не забудьте вернуть весь список аннотаций в операторе return.

Тогда важно установить «blit=False» в FuncAnimation:

animation.FuncAnimation(fig, animate, frames="yourframecount",
                          interval="yourpreferredinterval", blit=False, init_func=init)

Стоит отметить, что blit=False может замедлить работу. Но, к сожалению, это единственный способ заставить анимацию аннотаций в списках работать...