实时画图

import matplotlib.pyplot as plt

ax = []   # 定义一个 x 轴的空列表用来接收动态的数据
ay = []   # 定义一个 y 轴的空列表用来接收动态的数据
plt.ion()   # 开启一个画图的窗口
for i in range(100): # 遍历0-99的值
 ax.append(i)  # 添加 i 到 x 轴的数据中
 ay.append(i**2) # 添加 i 的平方到 y 轴的数据中
 plt.clf()  # 清除之前画的图
 plt.plot(ax,ay) # 画出当前 ax 列表和 ay 列表中的值的图形
 plt.pause(0.1)  # 暂停一秒
 plt.ioff()  # 关闭画图的窗口

实时画图 效果图

Python matplotlib实时画图案例

补充知识:Python 绘图与可视化 matplotlib 动态条形图 bar

第一种办法

一种方法是每次都重新画,包括清除figure

def animate(fi):
 bars=[]
 if len(frames)>fi:
  # axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样
  time_text.set_text(time_template%(0.1*fi))#这个必须没有axs.cla()才行
  # axs.cla()
  axs.set_title('bubble_sort_visualization')
  axs.set_xticks([])
  axs.set_yticks([])
  bars=axs.bar(list(range(Data.data_count)),#个数
    [d.value for d in frames[fi]],#数据
    1,    #宽度
    color=[d.color for d in frames[fi]]#颜色
    ).get_children()
 return bars
 anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(frames), interval=frame_interval,repeat=False)

这样效率很低,而且也有一些不可取的弊端,比如每次都需要重新设置xticks、假如figure上添加的有其他东西,这些东西也一并被clear了,还需要重新添加,比如text,或者labale。

第二种办法

可以像平时画线更新data那样来更新bar的高

'''
遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 
寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import animation
 
 
fig=plt.figure(1,figsize=(4,3))
ax=fig.add_subplot(111)
ax.set_title('bar_animate_test')
#ax.set_xticks([])注释了这个是能看到变化,要不看不到变化,不对,能看到变化,去了注释吧
#ax.set_yticks([])
ax.set_xlabel('xlable')
N=5
frames=50
x=np.arange(1,N+1)
 
collection=[]
collection.append([i for i in x])
for i in range(frames):
 collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])
print(collection)
xstd=[0,1,2,3,4]
bars=ax.bar(x,collection[0],0.30)
def animate(fi):
 # collection=[i+1 for i in x]
   ax.set_ylim(0,max(collection[fi])+3)#对于问题3,添加了这个
 for rect ,yi in zip(bars,collection[fi]):
 rect.set_height(yi)
 # bars.set_height(collection)
 return bars
anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=frames,interval=10,repeat=False)
plt.show()

问题

*)TypeError: ‘numpy.int32' object is not iterable

x=np.arange(1,N+1)<br>collection=[i for i in x]
#collection=[i for i in list(x)]#错误的认为是dtype的原因,将这里改成了list(x)
for i in range(frames):
 collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])#问题的原因是因为此时的collection还是一个一位数组,所以这个collection[i]是一个x里的一个数,并不是一个列表,我竟然还以为的dtype的原因,又改了
xstd=[0,1,2,3,4]

应该是

'''
遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 
寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
collection=[]
collection.append([i for i in x])#成为二维数组
for i in range(frames):
 collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])

然后又出现了下面的问题:

*)TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

Traceback (most recent call last):
 File "forTest.py", line 22, in <module>
 bars=ax.bar(x,collection,0.30)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1589, in inner
 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2430, in bar
 label='_nolegend_',
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py", line 707, in __init__
 Patch.__init__(self, **kwargs)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py", line 89, in __init__
 self.set_linewidth(linewidth)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py", line 368, in set_linewidth
 self._linewidth = float(w)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

应该是传递的参数错误,仔细想了一下,在报错的代码行中,collection原来是没错的,因为原来是一维数组,现在变成二维了,改为

bars=ax.bar(x,collection[0],0.30)

好了

*)出现的问题,在上面的代码中,运行的时候不会画布的大小不会变,会又条形图溢出的情况,在animate()中添加了

'''
遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 
寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
def animate(fi):
 # collection=[i+1 for i in x]
 ax.set_ylim(0,max(collection[fi])+3)#添加了这个
 for rect ,yi in zip(bars,collection[fi]):
 rect.set_height(yi)
 
 # bars.set_height(collection)
 return bars

别的属性

*)条形图是怎样控制间隔的:

是通过控制宽度

width=1,#没有间隔,每个条形图会紧挨着

*)errorbar:

是加一个横线,能通过xerr和yerr来调整方向

Python matplotlib实时画图案例

xstd=[0,1,2,3,4]
bars=ax.bar(x,collection,0.30,xerr=xstd)

以上这篇Python matplotlib实时画图案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。