matplotlib用FuncAnimation设blit=True报numpy.int32无get_zorder错误

• blit=True时的刷新逻辑：FuncAnimation开启blit局部优化后，会遍历update()函数的全部返回值，将每个元素识别为需要参与重绘的Matplotlib Artist对象，依次调用对象的get_zorder()方法确定绘制层级，再完成局部画面刷新。
• 直接报错触发点：update()函数返回了fig, ax, i三元组，其中i是由np.arange生成的numpy.int32类型数值，完全不具备get_zorder()方法，程序遍历到这个对象时就会抛出对应AttributeError。
• 为什么blit=False无报错：关闭blit后程序会对整个画布做全量重绘，不会对update的返回值做Artist类型校验，因此不会触发异常，但无法获得blit的性能收益。
• 附带逻辑缺陷：原代码在update中使用while分支、每帧新建Circle对象并添加到axes的写法，即使解决了报错，也会随着帧次累积大量冗余的未清除图形对象，最终动画效果与预期不符。

• 调整update返回值规则：blit模式下update函数仅需返回需要动态更新的Artist对象即可，不要返回figure、axes实例，更不能返回数值、字符串这类非Artist类型的值。
• 优化图形对象初始化流程：在动画启动前就创建好所有动态变化的Circle对象，添加到axes中，update函数仅修改已有对象的属性（比如半径、坐标、颜色），不要每帧新建对象重复添加。
• 移除冗余流程：去掉update函数里无意义的while分支，FuncAnimation本身会逐帧传入递增的帧序号值，不需要循环逻辑做流程控制。

修正后可直接开启blit运行的代码如下：

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

fig, ax = plt.subplots()
ax.axis('off')
# 预先初始化所有固定和动态的圆形对象，避免每帧新建冗余实例
circle_red1 = plt.Circle((1, 1), 1, color='red')
circle_red2 = plt.Circle((0, 0), 1, color='red')
circle_red3 = plt.Circle((0, 1), 1, color='red')
circle_red4 = plt.Circle((1, 0), 1, color='red')
circle_white = plt.Circle((0.5, 0.5), 0.1, color='white')
# 一次性将所有对象绑定到axes
ax.add_artist(circle_red1)
ax.add_artist(circle_red2)
ax.add_artist(circle_red3)
ax.add_artist(circle_red4)
ax.add_artist(circle_white)
fig.set_size_inches(5, 5)

def update(i):
    if i <= 50:
        # 仅修改已有白圆的半径属性，不新建对象
        circle_white.set_radius(i/100)
    else:
        # 同步修改四个红圆的半径属性
        radius = i/1000
        circle_red1.set_radius(radius)
        circle_red2.set_radius(radius)
        circle_red3.set_radius(radius)
        circle_red4.set_radius(radius)
    # 仅返回需要重绘的artist对象，不返回非artist类型的冗余值
    return circle_white, circle_red1, circle_red2, circle_red3, circle_red4

anim = FuncAnimation(
    fig, 
    update, 
    frames=np.arange(0, 100, 1), 
    interval=10, 
    blit=True, 
    repeat=False
)
plt.show()

避坑提醒：只要开启blit模式，update返回值中混入任何非Artist类型的对象，都会触发同类get_zorder异常，这是FuncAnimation开发中最常见的配置错误之一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Borol