மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷன்: டைனமிக் ப்ளாட் உருவாக்கம்

தரவு அறிவியல் மற்றும் அறிவியல் கணினியில் தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். நிலையான ப்ளாட்கள் தரவுகளின் ஒரு கணநேரப் பார்வையை வழங்குகின்றன, ஆனால் சில சமயங்களில், காலப்போக்கில் தரவுகளின் பரிணாம வளர்ச்சியை வெளிப்படுத்துவது அல்லது டைனமிக் உறவுகளைக் காண்பிப்பது புரிதலை மேம்படுத்துகிறது. பைத்தானில் ப்ளாட்டிங்கிற்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகமான மேட்பிளாட்லிப், வலுவான அனிமேஷன் திறன்களை வழங்குகிறது. இந்த வலைப்பதிவு இடுகை மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷன் உலகிற்குள் ஆழமாகச் சென்று, உங்கள் தரவுகளுக்கு உயிர் கொடுக்கும் டைனமிக் ப்ளாட்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டியை வழங்குகிறது.

உங்கள் ப்ளாட்களை ஏன் அனிமேட் செய்ய வேண்டும்?

நிலையான ப்ளாட்களை விட அனிமேஷன் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• காலப்போக்கில் ஏற்படும் மாற்றங்களை வெளிப்படுத்துதல்: தரவு காலப்போக்கில் எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதைக் காட்சிப்படுத்துவது இயல்பாகிறது. பங்கு விலைகள் ஏற்ற இறக்கத்துடன் இருப்பது, வானிலை முறைகள் மாறுவது, அல்லது ஒரு நோயின் பரவல் போன்றவற்றைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• சிக்கலான உறவுகளின் புரிதலை மேம்படுத்துதல்: நிலையான படத்திலிருந்து புரிந்துகொள்ள கடினமாக இருக்கும் காரணம்-விளைவு உறவுகள் அல்லது சார்புகளை அனிமேஷன் விளக்க முடியும்.
• கவர்ச்சிகரமான விளக்கக்காட்சிகள்: டைனமிக் ப்ளாட்கள் நிலையான ப்ளாட்களை விட மிகவும் வசீகரமானவை, இது விளக்கக்காட்சிகளை மிகவும் பயனுள்ளதாகவும் மறக்கமுடியாததாகவும் ஆக்குகிறது. ஒரு பரிணாம வளர்ச்சியடையும் காட்சிப்படுத்தலுடன் சிமுலேஷன் முடிவுகளை வழங்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
• நிகழ்நேரத் தரவுக் காட்சிப்படுத்தல்: சென்சார் அளவீடுகள் அல்லது நேரடி சந்தைத் தரவு போன்ற நிகழ்நேரத் தரவு ஓட்டங்களைக் காண்பிக்க மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷனைப் பயன்படுத்தலாம்.

மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷனின் அடிப்படைக் கருத்துகள்

மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷன் matplotlib.animation தொகுதியைச் சார்ந்துள்ளது. ஒரு வளையத்திற்குள் ப்ளாட்டின் உள்ளடக்கத்தை மீண்டும் மீண்டும் புதுப்பித்து, இயக்கத்தின் மாயையை உருவாக்குவதே இதன் முக்கிய யோசனையாகும். இந்த செயல்முறையை எளிதாக்க இரண்டு முதன்மை வகுப்புகள் உள்ளன:

• FuncAnimation: இது மிகவும் பல்துறை வாய்ந்த வகுப்பு. இது அனிமேஷனின் ஒவ்வொரு ஃபிரேமிற்கும் ப்ளாட்டின் உள்ளடக்கத்தைப் புதுப்பிக்க ஒரு பயனர் வரையறுத்த செயல்பாட்டை மீண்டும் மீண்டும் அழைக்கிறது.
• ArtistAnimation: இந்த வகுப்பு கலைஞர் பொருட்களின் (எ.கா., கோடுகள், திட்டுகள்) ஒரு வரிசையை உள்ளீடாக எடுத்து அவற்றை வரிசையாகக் காண்பித்து, ஒரு அனிமேஷனை உருவாக்குகிறது. உங்களிடம் ஏற்கனவே முன் வரையறுக்கப்பட்ட ஃபிரேம்களின் தொகுப்பு இருக்கும்போது இது பொருத்தமானது.

முக்கிய கூறுகள்

• Figure மற்றும் Axes: நிலையான ப்ளாட்களைப் போலவே, வரைவதற்கு உங்களுக்கு ஒரு Figure பொருள் மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட Axes பொருட்கள் தேவைப்படும்.
• தொடக்கச் செயல்பாடு (init): இந்த விருப்பச் செயல்பாடு அனிமேஷனின் தொடக்கத்தில் ஒருமுறை அழைக்கப்பட்டு, ஆரம்ப ப்ளாட் கூறுகளை உருவாக்குகிறது (எ.கா., அச்சு வரம்புகளை அமைத்தல், வெற்று கோடுகளை உருவாக்குதல்).
• அனிமேஷன் செயல்பாடு (func): இந்த செயல்பாடு அனிமேஷனின் இதயமாகும். இது ஒவ்வொரு ஃபிரேமிற்கும் மீண்டும் மீண்டும் அழைக்கப்பட்டு, தற்போதைய ஃபிரேம் எண் அல்லது நேரப் படியின் அடிப்படையில் ப்ளாட்டின் உள்ளடக்கத்தைப் புதுப்பிக்கிறது. இந்தச் செயல்பாடு ஃபிரேம் எண்ணை ஒரு தருமதியாகப் பெறுகிறது.
• ஃபிரேம் ஜெனரேட்டர்: இது அனிமேஷனில் பயன்படுத்தப்பட வேண்டிய ஃபிரேம் எண்கள் அல்லது தரவுப் புள்ளிகளின் வரிசையைத் தீர்மானிக்கிறது. இது எண்களின் எளிய வரம்பாக (எ.கா., range(100)) அல்லது தரவு மதிப்புகளை வழங்கும் ஒரு சிக்கலான இட்டரேட்டராக இருக்கலாம்.
• interval: இந்த அளவுரு ஃபிரேம்களுக்கு இடையேயான தாமதத்தை (மில்லி விநாடிகளில்) குறிப்பிடுகிறது. ஒரு சிறிய இடைவெளி வேகமான அனிமேஷனை விளைவிக்கிறது.
• blit: blit=True என அமைப்பது, ப்ளாட்டின் மாறிய பகுதிகளை மட்டும் மீண்டும் வரைவதன் மூலம் அனிமேஷனை மேம்படுத்துகிறது. இது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக சிக்கலான ப்ளாட்களுக்கு.

FuncAnimation உடன் உங்கள் முதல் அனிமேஷனை உருவாக்குதல்

ஒரு சைன் அலையை அனிமேட் செய்வது போன்ற எளிய எடுத்துக்காட்டுடன் தொடங்குவோம்.

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

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def init():
    line.set_ydata([np.nan] * len(x))
    return line,

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True)

plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

விளக்கம்:

1. நூலகங்களை இறக்குமதி செய்தல்: எண் செயல்பாடுகளுக்கு numpy, ப்ளாட்டிங்கிற்கு matplotlib.pyplot, மற்றும் அனிமேஷனுக்கு matplotlib.animation ஆகிய தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்கிறோம்.
2. Figure மற்றும் Axes உருவாக்குதல்: plt.subplots() ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு Figure மற்றும் ஒரு Axes பொருளை உருவாக்குகிறோம்.
3. தரவை உருவாக்குதல்: np.linspace() ஐப் பயன்படுத்தி நமது சைன் அலையின் x-மதிப்புகளைக் குறிக்கும் ஒரு அணிவரிசை x-ஐ உருவாக்குகிறோம்.
4. கோடு பொருளை உருவாக்குதல்: ax.plot() ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு கோடு பொருளை உருவாக்குகிறோம், இது அனிமேஷனின் ஒவ்வொரு ஃபிரேமிலும் புதுப்பிக்கப்படும். `line` க்குப் பிறகு உள்ள காற்புள்ளி முக்கியமானது; இது `ax.plot` ஆல் வழங்கப்படும் டூப்பிளைப் பிரிக்கிறது.
5. தொடக்கச் செயல்பாடு (init): இந்தச் செயல்பாடு கோட்டின் ஆரம்ப y-தரவை NaN (Not a Number) ஆக அமைக்கிறது, இது அனிமேஷனின் தொடக்கத்தில் அதைக் கண்ணுக்குத் தெரியாததாக ஆக்குகிறது.
6. அனிமேஷன் செயல்பாடு (animate): இந்தச் செயல்பாடு ஒவ்வொரு ஃபிரேமிலும் கோட்டின் y-தரவைப் புதுப்பிக்கிறது. இது x + i/10.0 இன் சைனைக் கணக்கிடுகிறது, இங்கு i என்பது ஃபிரேம் எண். இது சைன் அலையை கிடைமட்டமாக நகர்த்தி, அனிமேஷன் விளைவை உருவாக்குகிறது.
7. FuncAnimation பொருளை உருவாக்குதல்: Figure, அனிமேஷன் செயல்பாடு (animate), தொடக்கச் செயல்பாடு (init_func=init), ஃபிரேம்களின் எண்ணிக்கை (frames=200), ஃபிரேம்களுக்கு இடையேயான இடைவெளி (interval=20 மில்லி விநாடிகள்), மற்றும் மேம்படுத்தலுக்காக blit=True ஆகியவற்றை உள்ளிட்டு ஒரு FuncAnimation பொருளை உருவாக்குகிறோம்.
8. அனிமேஷனைக் காண்பித்தல்: இறுதியாக, அனிமேஷனைக் காண்பிக்க plt.show() ஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

உங்கள் அனிமேஷனைத் தனிப்பயனாக்குதல்

மேட்பிளாட்லிப் உங்கள் அனிமேஷன்களைத் தனிப்பயனாக்க விரிவான விருப்பங்களை வழங்குகிறது:

வண்ணங்கள், கோட்டுப் பாணிகள் மற்றும் மார்க்கர்களை மாற்றுதல்

நீங்கள் ஒரு நிலையான ப்ளாட்டில் செய்வது போலவே, அனிமேஷன் செயல்பாட்டிற்குள் உங்கள் ப்ளாட் கூறுகளின் தோற்றத்தை மாற்றியமைக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக:

            def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    line.set_color(plt.cm.viridis(i/200.0))  # Change color based on frame number
    return line,

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு viridis வண்ண வரைபடத்தைப் பயன்படுத்தி, ஃபிரேம் எண்ணின் அடிப்படையில் சைன் அலையின் நிறத்தை மாற்றுகிறது.

உரை மற்றும் குறிப்புகளைச் சேர்த்தல்

கூடுதல் தகவல்களை வழங்க உங்கள் அனிமேஷனில் உரை மற்றும் குறிப்புகளைச் சேர்க்கலாம். அனிமேஷன் செயல்பாட்டிற்குள் உரையின் உள்ளடக்கத்தைப் புதுப்பிக்கவும்.

            text = ax.text(0.05, 0.95, '', transform=ax.transAxes, ha='left', va='top')

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    text.set_text('Frame: %d' % i)
    return line, text

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு தற்போதைய ஃபிரேம் எண்ணைக் காண்பிக்கும் ஒரு உரை லேபிளைச் சேர்க்கிறது.

அச்சு வரம்புகளை மாற்றியமைத்தல்

அனிமேஷனின் போது உங்கள் தரவு வரம்பு மாறினால், நீங்கள் அச்சு வரம்புகளை டைனமிக்காக சரிசெய்ய வேண்டியிருக்கலாம்.

            def animate(i):
    y = np.sin(x + i/10.0)
    line.set_ydata(y)
    ax.set_ylim(min(y), max(y))
    return line,

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு ஒவ்வொரு ஃபிரேமிலும் சைன் அலையின் குறைந்தபட்ச மற்றும் அதிகபட்ச மதிப்புகளுக்குப் பொருந்தும் வகையில் y-அச்சு வரம்புகளைச் சரிசெய்கிறது.

ArtistAnimation பயன்படுத்துதல்

உங்களிடம் காண்பிக்க முன் வரையறுக்கப்பட்ட ஃபிரேம்களின் தொகுப்பு இருக்கும்போது ArtistAnimation வகுப்பு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

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

fig, ax = plt.subplots()

frames = []
for i in range(50):
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x + i/10.0)
    line, = ax.plot(x, y)
    frames.append([line])  # Each frame is a list of artists

ani = animation.ArtistAnimation(fig, frames, interval=50, blit=True, repeat_delay=1000)

plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

விளக்கம்:

1. `frames` என்ற ஒரு பட்டியலை உருவாக்குகிறோம்.
2. நாங்கள் 50 முறை சுழற்சி செய்கிறோம், ஒவ்வொரு சுழற்சியிலும், ஒரு கோட்டு ப்ளாட்டை உருவாக்கி அதை `frames` பட்டியலில் சேர்க்கிறோம். `frames`-ல் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்பும் அந்த ஃபிரேமில் காண்பிக்கப்பட வேண்டிய கலைஞர் பொருளை(களை) கொண்ட ஒரு பட்டியலாகும்.
3. Figure, ஃபிரேம்களின் பட்டியல் மற்றும் பிற அளவுருக்களை உள்ளிட்டு ஒரு `ArtistAnimation` பொருளை உருவாக்குகிறோம். `repeat_delay` அளவுரு அனிமேஷன் மீண்டும் தொடங்குவதற்கு முன் ஒரு தாமதத்தை (மில்லி விநாடிகளில்) குறிப்பிடுகிறது.

உங்கள் அனிமேஷனைச் சேமித்தல்

மேட்பிளாட்லிப் உங்கள் அனிமேஷன்களை GIF, MP4, மற்றும் WebM போன்ற பல்வேறு வடிவங்களில் சேமிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. நீங்கள் பொருத்தமான குறியாக்கியை (எ.கா., FFmpeg அல்லது Pillow) நிறுவியிருக்க வேண்டும். குறியாக்கி தனிப்பட்ட ஃபிரேம்களை இறுதி வீடியோ வடிவத்திற்கு மாற்றுகிறது.

            ani.save('sine_wave.mp4', writer='ffmpeg', fps=30)

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு FFmpeg ரைட்டரைப் பயன்படுத்தி அனிமேஷனை ஒரு MP4 கோப்பாக சேமிக்கிறது, வினாடிக்கு 30 ஃபிரேம்கள் என்ற விகிதத்தில்.

குறியாக்கிகளை நிறுவுதல்

அனிமேஷன்களைச் சேமிக்க, நீங்கள் ஒரு குறியாக்கியை நிறுவ வேண்டும். FFmpeg ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும்.

லினக்ஸில் (டெபியன்/உபுண்டு):

            sudo apt-get update
sudo apt-get install ffmpeg

            

              
                Copy
              
            
          

மேக்ஓஎஸ்-ல்:

            brew install ffmpeg

            

              
                Copy
              
            
          

விண்டோஸில்:

அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளத்திலிருந்து (https://ffmpeg.org/download.html) FFmpeg-ஐ பதிவிறக்கம் செய்து, `bin` கோப்பகத்தை உங்கள் கணினியின் PATH சூழல் மாறியில் சேர்க்கவும்.

மாற்றாக, நீங்கள் Pillow-ஐப் பயன்படுத்தி அனிமேஷன்களை GIF கோப்புகளாக சேமிக்கலாம்:

            ani.save('sine_wave.gif', writer='pillow')

            

              
                Copy
              
            
          

நீங்கள் Pillow-ஐ நிறுவியுள்ளீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்:

            pip install pillow

            

              
                Copy
              
            
          

மேம்பட்ட அனிமேஷன் நுட்பங்கள்

ஸ்கேட்டர் ப்ளாட்களை அனிமேட் செய்தல்

தனிப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளின் இயக்கத்தைக் காட்சிப்படுத்த நீங்கள் ஸ்கேட்டர் ப்ளாட்களை அனிமேட் செய்யலாம்.

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro', animated=True)

def init():
    ax.set_xlim(0, 10)
    ax.set_ylim(0, 10)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame/10)
    ydata.append(np.sin(frame/10))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 100, 100), init_func=init, blit=True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு ஒரு ஸ்கேட்டர் ப்ளாட்டை உருவாக்குகிறது, அங்கு தரவுப் புள்ளிகள் ஒரு சைன் அலை வழியாக நகர்கின்றன.

3D ப்ளாட்களை அனிமேட் செய்தல்

மேட்பிளாட்லிப் mpl_toolkits.mplot3d தொகுதியைப் பயன்படுத்தி 3D ப்ளாட்களை அனிமேட் செய்வதையும் ஆதரிக்கிறது.

            import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

def update(num, data, line):
    line.set_data(data[:2, :num])
    line.set_3d_properties(data[2, :num])
    return line,

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

data = np.random.rand(3, 50)
line, = ax.plot(data[0, 0:1], data[1, 0:1], data[2, 0:1])

# Setting the axes properties
ax.set_xlim3d([0.0, 1.0])
ax.set_xlabel('X')

ax.set_ylim3d([0.0, 1.0])
ax.set_ylabel('Y')

ax.set_zlim3d([0.0, 1.0])
ax.set_zlabel('Z')

ax.set_title('3D Test')

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, 50, fargs=(data, line), interval=50, blit=False)

plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்தக் குறியீடு ஒரு 3D கோட்டு ப்ளாட்டின் எளிய அனிமேஷனை உருவாக்குகிறது.

நிகழ்நேரத் தரவுக் காட்சிப்படுத்தல்

நிகழ்நேரத் தரவு ஓட்டங்களைக் காட்சிப்படுத்த மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷனைப் பயன்படுத்தலாம். இதற்கு தொடர்ச்சியாக தரவைப் பெற்று, அதற்கேற்ப ப்ளாட்டைப் புதுப்பிக்க வேண்டும்.

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'r-', animated=True)

def init():
    ax.set_xlim(0, 10)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    # Simulate reading data from a sensor (replace with your actual data source)
    xdata.append(time.time() % 10)  # Simulate time-varying x-values
    ydata.append(np.sin(xdata[-1])) # Simulate y-values based on x

    # Keep only the last 50 data points
    xdata_trimmed = xdata[-50:]
    ydata_trimmed = ydata[-50:]

    ln.set_data(xdata_trimmed, ydata_trimmed)
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()
    return ln,

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, init_func=init, blit=False, interval=20)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டு ஒரு சென்சாரிலிருந்து தரவைப் படிப்பதை உருவகப்படுத்தி, ப்ளாட்டை நிகழ்நேரத்தில் புதுப்பிக்கிறது. உருவகப்படுத்தப்பட்ட தரவு மூலத்தை உங்கள் உண்மையான தரவு ஓட்டத்துடன் மாற்றவும்.

செயல்திறன் பரிசீலனைகள்

அனிமேஷன் கணினி ரீதியாக தீவிரமாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பல தரவுப் புள்ளிகளைக் கொண்ட சிக்கலான ப்ளாட்களுக்கு. செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சில குறிப்புகள் இங்கே:

• blit=True ஐப் பயன்படுத்தவும்: இந்த விருப்பம் ப்ளாட்டின் மாறிய பகுதிகளை மட்டும் மீண்டும் வரைவதன் மூலம் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது.
• அனிமேஷன் செயல்பாட்டில் கணக்கீடுகளைக் குறைத்தல்: தேவையற்ற கணக்கீடுகளைத் தவிர்க்க, முடிந்தவரை பல கணக்கீடுகளை அனிமேஷன் செயல்பாட்டிற்கு வெளியே செய்யவும்.
• ஃபிரேம் விகிதத்தைக் குறைத்தல்: ஒரு குறைந்த ஃபிரேம் விகிதம் கணினிச் சுமையைக் குறைக்கும். மென்மைக்கும் செயல்திறனுக்கும் இடையில் ஒரு நல்ல சமநிலையைக் கண்டறிய வெவ்வேறு interval மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்.
• ப்ளாட் கூறுகளை எளிமையாக்குதல்: ரெண்டரிங் நேரத்தைக் குறைக்க ப்ளாட் கூறுகளின் (எ.கா., கோடுகள், மார்க்கர்கள்) எண்ணிக்கையைக் குறைக்கவும்.
• வன்பொருள் முடுக்கத்தைப் பயன்படுத்தவும்: உங்கள் கிராபிக்ஸ் கார்டு இயக்கிகள் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பதையும், வன்பொருள் முடுக்கம் கிடைத்தால் அதைப் பயன்படுத்த மேட்பிளாட்லிப் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளதையும் உறுதிப்படுத்தவும்.

அனிமேஷன் செய்யப்பட்ட காட்சிப்படுத்தல்களுக்கான சர்வதேசமயமாக்கல் பரிசீலனைகள்

ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக அனிமேஷன்களை உருவாக்கும்போது, இந்த சர்வதேசமயமாக்கல் அம்சங்களைக் கவனியுங்கள்:

• மொழி: உரை குறிப்புகளில் தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான மொழியைப் பயன்படுத்தவும். பல மொழி பதிப்புகளுடன் அனிமேஷன்களை வழங்குவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• எண் வடிவமைப்பு: வெவ்வேறு இடங்களுக்குப் பொருத்தமான எண் வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தவும் (எ.கா., தசம பிரிப்பான்கள், ஆயிரக்கணக்கான பிரிப்பான்கள்). பைத்தானின் `locale` தொகுதி இதற்கு உதவும்.
• தேதி மற்றும் நேர வடிவமைப்பு: இதேபோல், பயனரின் இடத்திற்கு ஏற்ப தேதிகள் மற்றும் நேரங்களை வடிவமைக்கவும்.
• வண்ண உணர்தல்: வெவ்வேறு கலாச்சாரங்களில் வண்ண உணர்தல் குறித்து கவனமாக இருங்கள் மற்றும் சில பிராந்தியங்களில் எதிர்மறையான அர்த்தங்களைக் கொண்டிருக்கக்கூடிய வண்ணங்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்.
• அணுகல்தன்மை: உங்கள் அனிமேஷன்கள் குறைபாடுகள் உள்ள பயனர்களுக்கு அணுகக்கூடியவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். அனிமேஷன்களுக்கு மாற்று உரை விளக்கங்களை வழங்கவும் மற்றும் வண்ணக் குருடு உள்ள பயனர்களுக்கு அணுகக்கூடிய வண்ணத் தட்டுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• தரவு அலகுகள்: வெவ்வேறு அளவீட்டு முறைகள் (எ.கா., மெட்ரிக் vs. இம்பீரியல்) பற்றி அறிந்திருங்கள் மற்றும் உங்கள் இலக்கு பார்வையாளர்களுக்கு பொருத்தமான அலகுகளில் தரவை வழங்கவும்.

உதாரணமாக, நிதித் தரவைக் காண்பிக்கும்போது, நாணயங்கள் மற்றும் எண் வடிவங்கள் உள்ளூர்மயமாக்கப்பட வேண்டும். புவியியல் தரவைக் காண்பிக்கும்போது, வரைபடத் திட்டங்கள் ஆர்வமுள்ள பிராந்தியத்திற்கு ஏற்றவை என்பதையும், இடப் பெயர்கள் உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்டுள்ளன என்பதையும் உறுதிப்படுத்தவும்.

பயனரின் இடத்திற்கு ஏற்ப எண்களை வடிவமைக்க `locale` தொகுதியைப் பயன்படுத்தும் ஒரு எடுத்துக்காட்டு இங்கே. இந்த எடுத்துக்காட்டிற்கு கணினியில் சரியான இடம் நிறுவப்பட்டிருக்க வேண்டும், மேலும் அத்தகைய அமைப்பு இல்லாமல் பொதுவாக செயல்படுத்தப்படாது என்பதை நினைவில் கொள்க.

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

# Attempt to set the locale to a specific one (e.g., German)
try:
    locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'de_DE.UTF-8')
except locale.Error:
    print("Warning: Locale 'de_DE.UTF-8' not available.  Using default locale.")

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
text = ax.text(0.05, 0.95, '', transform=ax.transAxes, ha='left', va='top')

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
    formatted_number = locale.format_string("%.2f", i * 1234.567, grouping=True)
    text.set_text(f'Value: {formatted_number}')  # f-string for cleaner formatting
    return line, text

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=20, blit=True)

plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

வழக்கு ஆய்வுகள்: உலகெங்கிலும் இருந்து எடுத்துக்காட்டுகள்

வெவ்வேறு பிராந்தியங்களிலிருந்து தரவைக் காட்சிப்படுத்த மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷன்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதற்கான சில கற்பனையான எடுத்துக்காட்டுகளை ஆராய்வோம்:

• அமேசான் மழைக்காடுகளில் காடழிப்பைக் கண்காணித்தல் (தென் அமெரிக்கா): ஒரு அனிமேஷன் காலப்போக்கில் சுருங்கி வரும் வனப்பகுதியைக் காட்டலாம், குறிப்பிடத்தக்க இழப்புப் பகுதிகளை முன்னிலைப்படுத்தலாம் மற்றும் பல்லுயிர் பெருக்கத்தில் காடழிப்பின் தாக்கத்தைக் காட்சிப்படுத்தலாம்.
• முக்கிய ஆசிய நகரங்களில் காற்று மாசுபாடு அளவுகளைக் காட்சிப்படுத்துதல் (ஆசியா): ஒரு அனிமேஷன் பெய்ஜிங், டெல்லி மற்றும் டோக்கியோ போன்ற நகரங்களில் காற்று மாசுபடுத்திகளின் (எ.கா., PM2.5) மாறும் அளவுகளை சித்தரிக்கலாம், பருவகால மாறுபாடுகள் மற்றும் மாசுக் கட்டுப்பாட்டு நடவடிக்கைகளின் செயல்திறனை விளக்கலாம்.
• துணை-சஹாரா ஆப்பிரிக்காவில் மலேரியாவின் பரவலை மாதிரியாக்குதல் (ஆப்பிரிக்கா): ஒரு அனிமேஷன் மழைப்பொழிவு, வெப்பநிலை மற்றும் கொசுக்களின் எண்ணிக்கை போன்ற காரணிகளின் அடிப்படையில் மலேரியாவின் பரவலை உருவகப்படுத்தலாம், இது அதிக ஆபத்துள்ள பகுதிகளை அடையாளம் காணவும் பொது சுகாதார தலையீடுகளுக்கு தெரிவிக்கவும் உதவும்.
• ஐரோப்பிய நாடுகளில் பொருளாதார வளர்ச்சியைப் பகுப்பாய்வு செய்தல் (ஐரோப்பா): ஒரு அனிமேஷன் காலப்போக்கில் வெவ்வேறு ஐரோப்பிய நாடுகளின் GDP வளர்ச்சி விகிதங்களைக் காட்டலாம், அவற்றின் செயல்திறனை ஒப்பிட்டு, பொருளாதார மந்தநிலை அல்லது விரிவாக்கத்தின் காலங்களை முன்னிலைப்படுத்தலாம். எந்தவொரு குறிப்பிட்ட நாட்டிலும் குற்றத்தை ஏற்படுத்தாத வண்ணத் திட்டங்கள் மற்றும் சின்னங்களைப் பயன்படுத்தி கலாச்சார ரீதியாக உணர்திறன் கொண்ட முறையில் தரவை வழங்குவதற்காக காட்சிப்படுத்தலும் வடிவமைக்கப்படலாம்.
• வட அமெரிக்க பெருநகரப் பகுதிகளில் போக்குவரத்து ஓட்டத்தை உருவகப்படுத்துதல் (வட அமெரிக்கா): ஒரு அனிமேஷன் நியூயார்க், லாஸ் ஏஞ்சல்ஸ் மற்றும் டொராண்டோ போன்ற நகரங்களில் நிகழ்நேர போக்குவரத்து ஓட்டத்தைக் காட்சிப்படுத்தலாம், நெரிசல் முறைகளைக் காட்டி, போக்குவரத்து மேலாண்மை உத்திகளை மேம்படுத்த உதவலாம்.

முடிவுரை

மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷன் தரவுக் காட்சிப்படுத்தலை மேம்படுத்தும் டைனமிக் ப்ளாட்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியை வழங்குகிறது. நீங்கள் காலப்போக்கில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் காட்சிப்படுத்தினாலும், சிக்கலான உறவுகளை விளக்கினாலும், அல்லது நிகழ்நேரத் தரவை வழங்கினாலும், அனிமேஷன் உங்கள் பார்வையாளர்களின் புரிதலையும் ஈடுபாட்டையும் கணிசமாக மேம்படுத்தும். இந்த வலைப்பதிவு இடுகையில் விவாதிக்கப்பட்ட நுட்பங்களில் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலம், நீங்கள் மேட்பிளாட்லிப் அனிமேஷனின் முழு திறனையும் திறந்து, உங்கள் தரவுகளுக்கு உயிர் கொடுக்கும் அழுத்தமான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்கலாம்.