VS Codeでvenvがうまく動作しなくなった話

結論 venvをあきらめて、Pipenvを導入すればなぜか解決した。 経緯 Pythonの開発環境にVS Codeを使っていましたが、ある日突然、venvで作った環境が見えなくなりました。 PowerShellからは切り替えができるので、venv自体は正しく動いているようでした。 PythonとVS Codeをクリーンインストールしても状況は変わりませんでした[1]。 Pipenvの使い方 最近はPipenvというものがあるらしいので、それを導入することとしました[2][3]。 pip install pipenv 以下のように環境変数を設定することで、プロジェクトのフォルダ直下に仮想環境を構築してくれます。 PIPENV_VENV_IN_PROJECT=true VS Code上にフォルダを作成し、その直下で仮想環境を作成します。 コマンドはVS Code上のPowerShellで行いました。 例えば以下のようになります。パスやPythonのバージョンはご自身の環境に合わせてください。 *pythonの後に半角スペースがあるのでうっかり詰めないでください。 *venvファイルが作成されるという情報もありますが、私の場合はPipfileのみ作られました。 PS PS C:\Users\User Name\Documents\CODE\Python\Test> pipenv install --python 3.8 VS Code上でF1キーを押して、「reload」を検索して実行します。 これで左下のPythonのバージョンセレクトから環境選択できるはずです。 仮想環境から抜けるときは以下のコマンドを使います。 deactivate 参考文献 [1] sota0726 「VScodeを完全にアンインストールする方法(windows10)「拡張機能のホストが予期せずに終了しました。」を改善するために」閲覧日:2020/09/13 https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1810/12/news026.html [2] KRiver1 「pyenv、pyenv-virtualenv、venv、Anaconda、Pipenv。私はPipenvを使う。」閲覧日:2020/09/13 h

Python:matplotlibでScatterを使った2Dアニメーション

 お久しぶりです。
ブログお引越し後の一発目のネタが実はずっと前に書きかけだったネタです。

今日はmatplotlibというPythonから使用出来るグラフ描画ライブラリを使用したのでそれについて書きます。
単純な内容であれば非常に簡単に使えるのですが、アニメーションのサンプルがわかりづらく、手間取ったのでメモ代わりです。
ほとんどのサンプルが乱数を使っており、挙動が理解しづらいため書き直して確認しました。

内容的には、Scatterという散布図を作成する機能で2Dアニメーションを行う方法について説明します。
XY平面に描画するサンプルを扱います。

1. 処理の流れ
 ① 必要なモジュールのインポート
 ② 描画準備(値の設定、画面の設定)
 ③ アニメーションの設定
 ④ コールバック関数の設定

という流れです。実際にはコールバック関数は最初に設定しています。
アニメーションでは設定したコールバック関数が一定間隔で呼び出されます。
そこに再描画用の設定をすることでアニメーションにすることができます。

2. ソースコード
XY平面上にプロットされた点が移動するサンプルが以下のようなスクリプトになります。


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

def _update_plot(i, fig, scat):
scat.set_offsets(([0, i],[50, i],[100, i]))
print('Frames: %d' %i)

return scat,

fig = plt.figure()

x = [0, 50, 100]
y = [0, 0, 0]

ax = fig.add_subplot(111)
ax.grid(True, linestyle = '-', color = '0.75')
ax.set_xlim([-50, 200])
ax.set_ylim([-50, 200])

scat = plt.scatter(x, y, c = x)
scat.set_alpha(0.4)

anim = animation.FuncAnimation(fig, _update_plot, fargs = (fig, scat),
frames = 100, interval = 100)

plt.show()


3. 各処理の説明
ある程度matplotlibの基本はわかっていることを前提に説明します。

fig = plt.figure()

図全体の描画を行うFigureオブジェクトをインスタンス化します。


x = [0, 50, 100]
y = [0, 0, 0]

プロットする各点のXY座標をリストに格納します。


ax = fig.add_subplot(111)
ax.grid(True, linestyle = '-', color = '0.75')
ax.set_xlim([-50, 200])
ax.set_ylim([-50, 200])

グラフ描画領域の設定を行います。
Subplotオブジェクトをインスタンス化します。
次に、グリッドの描画設定を行い、最後にX軸とY軸の値域を設定します。


scat = plt.scatter(x, y, c = x)
scat.set_alpha(0.8)

Scatterオブジェクトをインスタンス化します。
引数は、Xの値を格納したリスト、Yの値を格納したリスト、色となります。
色はXの値から自動的に色が設定されます。
最後にプロットする点のアルファチャンネルを設定します。


anim = animation.FuncAnimation(fig, _update_plot, fargs = (fig, scat),
frames = 100, interval = 100)

FuncAnimationオブジェクトをインスタンス化します。
引数は、Figure、コールバック関数、コールバック関数へ渡す値、フレーム数、フレーム間インターバルとなります。
ここで指定した関数がintervalで設定した間隔で呼ばれます。
fargsではコールバック関数に渡す値を設定します。
framesは設定した値まで0からアップカウントし、設定回数数えると0からまた数えます。
intervalは設定した間隔 [msec]でコールバック関数を呼び出します(単位はおそらく)。


plt.show()

showメソッドで描画がスタートします。


def _update_plot(i, fig, scat):
scat.set_offsets(([0, i],[50, i],[100, i]))
print('Frames: %d' %i)

コールバック関数です。
フレーム数と、Figure、Scatterオブジェクトを受け取っています。
Scatterのプロット値はset_offsetsメソッドを使用します。
XYの値は、([X1,Y1], [X2, Y2], ....., [XN, YN])と指定します。
Scatterオブジェクトの設定時とは指定方法が異なるので注意して下さい。

以上で以下のような2Dアニメーションが描画できます。

4. 描画






今回はここまでです。

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