Para interpretar mejor la operación se presenta una animación gráfica de h(t-τ) y y(t), para diferentes valores de t en el intervalo de observación [t_a,t_b] se incorpora la función graf_animada_xh_y().
Otros ejemplos de gif animado de gráficas con matplotlib, se pueden revisar en: Una partícula en movimiento circular del curso CCPG1001 Fundamentos de Programación.
# GRAFICA CON ANIMACION ------------ def graf_animada_xh_y(xt,ht,yt,t_a,t_b, muestras=101,y_nombre='y', reprod_x = 4,retardo = 200, archivo_nombre = ''): '''grafica animada convolucionx(t) y h(t) en dos subgráficas con Parametros de animación trama/foto y_nombre = 'ZSR' # o y nombre de resultado convolución reprod_x = 4 # velocidad de reproducción retardo = 200 # milisegundos entre tramas archivo_nombre = '' # crea gif animado si hay nombre ''' # grafica evaluación numerica x_t = sym.lambdify(t,xt,modules=equivalentes) h_t = sym.lambdify(t,ht,modules=equivalentes) y_t = sym.lambdify(t,yt,modules=equivalentes) ti = np.linspace(t_a,t_b,muestras) xi = x_t(ti) hi = h_t(ti) yi = y_t(ti) import matplotlib.animation as animation # h(t-tau) para cada t ht_tau = [] for tau in range(0,muestras,reprod_x): ht_tau.append(h_t(ti[tau]-ti)) tramas = len(ht_tau) # tramas creadas # figura con dos sub-graficas fig_anim = plt.figure() graf_a1 = fig_anim.add_subplot(211) graf_a2 = fig_anim.add_subplot(212) # grafico superior x_linea, = graf_a1.plot(ti,xi, color='blue', label=r'$x(\tau)$') h_linea, = graf_a1.plot(ti,hi,color='magenta', linestyle='dashed', label=r'$h(\tau)$') htau_linea, = graf_a1.plot(ti,ht_tau[0], color='magenta', label=r'$h(t-\tau)$') punto1, = graf_a1.plot(0,0, color='magenta',marker=6) # grafico inferior color_y = 'green' if y_nombre=='ZSR': color_y ='dodgerblue' y_linea, = graf_a2.plot(ti,yi, color=color_y, label=y_nombre+'(t)') punto2, = graf_a2.plot(0,0, color=color_y,marker=6) y_sombra, = graf_a2.plot(ti,yi, color=color_y) y_sombra.set_visible(False) # Para fijar leyend() # Configura gráfica titulo = r''+y_nombre+'(t)= x(t)$\circledast$h(t)' graf_a1.set_title(titulo) ymax1 = np.max([np.max(xi),np.max(hi)])*1.11 ymin1 = np.min([np.min(xi),np.min(hi)])-0.1*ymax1 graf_a1.set_xlim([t_a,t_b]) graf_a1.set_ylim([ymin1,ymax1]) graf_a1.set_xlabel(r'$\tau$') graf_a1.legend() graf_a1.grid() ymax2 = np.max(yi)*1.1 ymin2 = np.min(yi)-0.1*ymax2 graf_a2.set_xlim([t_a,t_b]) graf_a2.set_ylim([ymin2,ymax2]) graf_a2.set_xlabel('t') graf_a2.legend() graf_a2.grid() # cuadros de texto en gráfico txt_x = (t_b+t_a)/2 txt_y = ymax1*(1-0.09) txt_tau = graf_a1.text(txt_x,txt_y,'t='+str(t_a), horizontalalignment='center') def trama_actualizar(i,ti,ht_tau): # actualiza cada linea htau_linea.set_xdata(ti) htau_linea.set_ydata(ht_tau[i]) hasta = i*reprod_x porusar = (muestras-reprod_x*(i+1)) if porusar>=reprod_x: # en intervalo y_linea.set_xdata(ti[0:hasta]) y_linea.set_ydata(yi[0:hasta]) punto1.set_xdata(ti[hasta]) punto1.set_ydata(0) punto2.set_xdata(ti[hasta]) punto2.set_ydata(0) else: # insuficientes en intervalo y_linea.set_xdata(ti) y_linea.set_ydata(yi) punto1.set_xdata(ti[-1]) punto1.set_ydata(0) punto2.set_xdata(ti[-1]) punto2.set_ydata(0) # actualiza texto t_trama = np.around(ti[i*reprod_x],4) txt_tau.set_text('t= '+str(t_trama)) return(htau_linea,y_linea,punto1,punto2,txt_tau) def trama_limpiar(): # Limpia Trama anterior htau_linea.set_ydata(np.ma.array(ti, mask=True)) y_linea.set_ydata(np.ma.array(ti, mask=True)) punto1.set_ydata(np.ma.array(ti, mask=True)) punto2.set_ydata(np.ma.array(ti, mask=True)) txt_tau.set_text('') return(htau_linea,y_linea,punto1,punto2,txt_tau) i = np.arange(0,tramas,1) # Trama contador ani = animation.FuncAnimation(fig_anim,trama_actualizar,i , fargs = (ti,ht_tau), init_func = trama_limpiar, interval = retardo, blit=True) # Guarda archivo GIF animado o video if len(archivo_nombre)>0: ani.save(archivo_nombre+'_animado.gif', writer='imagemagick') #ani.save(archivo_nombre+'_video.mp4') plt.draw() #plt.show() return(ani) # grafica animada de convolución n_archivo = '' # sin crear archivo gif animado n_archivo = 'convolucion01' # requiere 'imagemagick' figura_animada = graf_animada_xh_y(x,h,y,t_a,t_b, muestras, reprod_x = 4, archivo_nombre = n_archivo) plt.show()
Para obtener un gif animado se debe asignar un 'archivo_nombre' para identificar el ejercicio; si se mantiene el nombre vacio '', solamente se crea la gráfica. El resultado se almacena en el archivo_nombre_animado.gif del directorio de trabajo,
La función también se incorpora a telg1001.py para su uso posterior en los ejercicios