アニメーション (`gifplot`)¶

gifplot() は多次元データから時系列アニメーションを作成します。plot() に次いで 2 番目によく使う機能です。

基本的な使い方¶

import emout

data = emout.Emout("output_dir")

# Jupyter Notebook でインライン表示（デフォルト: action='to_html'）
data.phisp[:, 100, :, :].gifplot()

スライス [:, 100, :, :] は z=100 での全タイムステップを選択し、xy 平面の時間変化アニメーションを生成します。

出力アクション¶

action パラメータでフレーム生成後の動作を制御します:

アクション	説明
`'to_html'`	Jupyter インライン表示用の HTML を返す（デフォルト）
`'show'`	matplotlib ウィンドウで表示
`'save'`	ファイルに保存（`filename` が必要）
`'return'`	`(fig, animation)` を返す（手動制御用）
`'frames'`	マルチパネルレイアウト用の `FrameUpdater` を返す

# GIF として保存
data.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="save", filename="phisp.gif")

# matplotlib ウィンドウで表示
data.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="show")

主なオプション¶

パラメータ	型	説明	デフォルト
`action`	`str`	出力モード（上表参照）	`'to_html'`
`filename`	`str`	`action='save'` 時の保存先	`None`
`axis`	`int`	アニメーション軸	`0`
`interval`	`int`	フレーム間隔 [ミリ秒]	`200`
`repeat`	`bool`	ループ再生	`True`
`use_si`	`bool`	SI 単位ラベルを使用	`True`
`vmin`	`float`	カラーバーの最小値	自動
`vmax`	`float`	カラーバーの最大値	自動
`norm`	`str`	`'log'` で対数スケール	`None`
`mode`	`str`	プロットモード（`'cmap'`, `'cont'`, `'stream'`）	自動

複数パネルアニメーション¶

複数データソースをグリッドレイアウトで 1 つのアニメーションにまとめます:

# ステップ 1: FrameUpdater を作成
updater0 = data.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="frames", mode="cmap")
updater1 = data.phisp[:, 100, :, :].build_frame_updater(mode="cont")
updater2 = data.nd1p[:, 100, :, :].build_frame_updater(
    mode="cmap", vmin=1e-3, vmax=20, norm="log"
)
updater3 = data.nd2p[:, 100, :, :].build_frame_updater(
    mode="cmap", vmin=1e-3, vmax=20, norm="log"
)
updater4 = data.j2xy[:, 100, :, :].build_frame_updater(mode="stream")

# ステップ 2: レイアウトを 3 段のリストで定義 [行][列][重ね合わせ]
layout = [
    [
        [updater0, updater1],   # 行0, 列0: カラーマップ + 等高線重ね合わせ
        [updater2],             # 行0, 列1: 密度（対数スケール）
        [updater3, updater4],   # 行0, 列2: 密度 + ストリームライン重ね合わせ
    ]
]

# ステップ 3: Animator を作成して表示
animator = updater0.to_animator(layout=layout)
animator.plot(action="to_html")

レイアウト構造¶

レイアウトは 3 段にネストしたリスト です:

外側: 行
中間: 行内の列
内側: 同じサブプロットに重ね描きする updater

最も内側のリスト内の updater は同じ Axes に描画されるので、異なる可視化モードの重ね描き（例: カラーマップ + 等高線、密度 + ストリームライン）ができます。

`build_frame_updater` と `gifplot(action='frames')` の違い¶

どちらも FrameUpdater オブジェクトを返します:

gifplot(action='frames') — 手軽なショートカット
build_frame_updater() — mode, vmin, vmax 等を細かく制御できる

パネルごとに設定を変えたい場合は build_frame_updater() を使ってください。

リモート実行（`Emout.remote()`）¶

data.remote() 経由でも gifplot() をそのまま呼べます。アニメーションのレンダリングはすべてワーカー上で走り、クライアントにはインライン HTML か GIF だけが戻ります。

import emout
from emout.distributed import remote_scope

rdata = emout.Emout("output_dir").remote()

with remote_scope():
    # Jupyter にインライン表示（ワーカーが HTML を生成して返す）
    rdata.phisp[:, 100, :, :].gifplot()

    # 共有ファイルシステム上に GIF を直接保存
    rdata.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="save", filename="/scratch/you/phisp.gif")

    # 共有 FS を使いたくない場合は bytes で受け取る
    gif_bytes = rdata.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="bytes")
    from pathlib import Path
    Path("phisp.gif").write_bytes(gif_bytes)

リモートモードでサポートされる action は to_html / save / bytes の 3 つだけです。 show / return / frames はワーカー上では意味がない / シリアライズできないため ValueError を投げます。フレーム数や解像度が大きい場合、to_html の HTML 文字列は数十 MB に膨らみ得るので、長時間アニメーションには action="bytes"（または action="save" + 共有 FS 上のパス）を推奨します。

アニメーション (gifplot)¶