美文网首页
[Python&科学计算]- matplotlib动画展

[Python&科学计算]- matplotlib动画展

作者: 谷谷_z | 来源:发表于2016-12-30 11:47 被阅读1018次

    本文主要介绍,如何使用matplotlib动画展示3种基本的O(n^2)排序算法,希望能够帮助读者更好的理解这三种算法:

    1. 冒泡排序
    2. 插入排序
    3. 选择排序
    4. 总结

    一、 冒泡排序



    原理(by 百科)

    冒泡排序算法的运作如下:(从后往前)

    1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
    2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
    3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
    4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。



    matplotlib 代码

    #-*- coding:utf-8 -*-
    #copyright@zhangggugu
    from matplotlib import pyplot as plt
    import matplotlib.animation as animation
    import numpy as np
    
    
    def data_gen_bubble_sort():
        for i in range(len(data_to_be_sorted)):
            for j in range(0, len(data_to_be_sorted)-i-1):
                if data_to_be_sorted[j] > data_to_be_sorted[j+1]:
                    # exchange the corresponding data
                    data_to_be_sorted[j], data_to_be_sorted[j+1] = data_to_be_sorted[j+1], data_to_be_sorted[j] 
                    yield data_to_be_sorted
            # corted part set color to color sorted
            lines[len(data_to_be_sorted)-i-1].set_color(color_sorted)
            yield data_to_be_sorted
    
    def update(data):
        """
        这里面获取到的data来自 data_gen返回的数据
        """
        for i in xrange(len(data)):
            lines[i].set_ydata([0, data[i]])
    
        return lines
    
    
    def init():
        ax.set_ylim(-1, max_val)
        ax.set_xlim(-1, n+1)
        return 
    
    
    color_original = '#ff9999'
    color_sorted = '#9999ff'
    color_selected = '#99ff99'
    
    n = 20
    max_val = 50
    # 产生 n 个 0到50之间的数
    data_to_be_sorted = np.random.rand(n)*max_val
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    xdata = [[i+1 for i in xrange(n)], [i+1 for i in xrange(n)]]
    ydata = [[0 for i in xrange(n)], data_to_be_sorted]
    
    lines = ax.plot(xdata, ydata, lw=2, c=color_original)
    
    
    #print lines[0].__str__
    
    
    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen_bubble_sort, interval=300,repeat=False, init_func=init)
    #ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen_insert_sort, interval=300,repeat=False, init_func=init)
    #ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen_select_sort, interval=300,repeat=False, init_func=init)
    
    plt.show()
    
    



    matplotlib 动画展示效果
    说明:蓝色的代表已经排好序的,粉红色的代表未排好序的。

    图 1 冒泡排序展示

    二、 插入排序



    原理(by 百科)

    插入排序使用的是增量方法;在排好子数组A[1..j-1]后,将A[j]插入,形成排好序的子数组A[1..j];
    步骤
    ⒈ 从有序数列{a1} 和无序数列 {a2,a3,…,an}开始进行排序;
    ⒉ 处理第i个元素时(i=2,3,…,n),数列{a1,a2,…,ai-1}是已有序的,而数列{ai,ai+1,…,an}是无序的。用ai与{a1,a2,…,ai-1}进行比较,找出合适的位置将ai插入;
    ⒊ 重复第二步,共进行n-i次插入处理,数列全部有序。



    matplotlib 动画展示代码
    只需要把冒泡排序中的data_gen_bubble_sort换成下面的data_gen_insert_sort函数,然后将ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen_bubble_sort, interval=300,repeat=False, init_func=init) 的参数 data_gen_bubble_sort 换成 data_gen_insert_sort即可;

    def data_gen_insert_sort():
        for i in range(0,len(data_to_be_sorted)):
            for j in range(i, 0, -1):
                if data_to_be_sorted[j] < data_to_be_sorted[j-1]:
                    # exchange the corresponding data
                    data_to_be_sorted[j], data_to_be_sorted[j-1] = data_to_be_sorted[j-1], data_to_be_sorted[j] 
                    yield data_to_be_sorted
            # corted part set color to color sorted
            lines[i].set_color(color_sorted)
            yield data_to_be_sorted
    



    matplotlib 动画展示效果
    说明:蓝色的代表已经排好序的,粉红色的代表未排好序的。

    图 2 插入排序展示

    三、 选择排序



    原理
    你可以想象一下在斗地主的时候,你一张一张把扑克牌抓上来,然后你拿一张上来就会将其放入到正确的位置-比如你手上已经有3和5这两张牌,这个时候你抓到4,那么3和5之间就是4这张牌的正确位置,就这样,当你抓完最后一张牌,你的整手扑克牌也就是已经拍好序了,这个就是排序算法的基本原理!

    matplotlib 代码
    只需要把冒泡排序中的data_gen_bubble_sort换成下面的data_gen_select_sort函数,然后将ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen_bubble_sort, interval=300,repeat=False, init_func=init) 的参数 data_gen_bubble_sort 换成 data_gen_select_sort即可;

    def data_gen_select_sort():
        for i in range(0,len(data_to_be_sorted)):
            minimum = data_to_be_sorted[i]
            minimun_index = i
            # corted part set color to color sorted
            lines[i].set_color(color_sorted)
            for j in range(i, len(data_to_be_sorted)):
                
                # reset the color of the unsorted lines
                for index in range(i+1, len(data_to_be_sorted)):
                    lines[index].set_color(color_original)
    
                if data_to_be_sorted[j] < minimum:
                    #exchange the minimun value
                    minimum = data_to_be_sorted[j]
                    minimun_index = j
                    lines[minimun_index].set_color(color_selected)
                    yield data_to_be_sorted
    
            data_to_be_sorted[i], data_to_be_sorted[minimun_index] = data_to_be_sorted[minimun_index], data_to_be_sorted[i] 
            yield data_to_be_sorted
    



    matplotlib 动画展示效果
    说明:蓝色的代表已经排好序的部分,青色代表剩余部分中最小的元素,粉红色的代表未排好序的部分。

    图 3 插入排序效果

    四、 总结



    这几天在网易云课堂中学习python中matplotlib这个库的使用,学到animation,有个作业是用动画展示冒泡排序,所以在完成作业的同时,把另外两种同类的排序算法也展示一下了,如果你想在电脑上面运行该文件,请确定已经安装好了Python环境和Anaconda集成环境(或者安装有科学计算包python 虚拟环境),学习愉快!

    课程链接:http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1050010
    老师的课程讲练结合,个人感觉挺不错的,感兴趣的同学可以看看哦!


    声明:
    1. 联系作者,新浪微博私信 @谷谷_z
    2. 如果在文章当中发现有描述错误的地方,还请您不吝指出,万分感谢!
    3. 此文章系本人原创作品,转发请注明出处!

    相关文章

      网友评论

          本文标题:[Python&科学计算]- matplotlib动画展

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/ljkmvttx.html