我就废话不多说了,直接上代码吧!

from time import sleep
from threading importThread
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets importButton
fig, ax = plt.subplots()
#设置图形显示位置
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
#实验数据
range_start, range_end, range_step =0,1,0.005
t = np.arange(range_start, range_end, range_step)
s = np.sin(4*np.pi*t)
l,= plt.plot(t, s, lw=2)
#自定义类,用来封装两个按钮的单击事件处理函数
classButtonHandler:
def __init__(self):
self.flag =True
self.range_s, self.range_e, self.range_step =0,1,0.005
#线程函数,用来更新数据并重新绘制图形
def threadStart(self):
while self.flag:
sleep(0.02)
self.range_s += self.range_step
self.range_e += self.range_step
t = np.arange(self.range_s, self.range_e, self.range_step)
ydata = np.sin(4*np.pi*t)
#更新数据
l.set_xdata(t-t[0])
l.set_ydata(ydata)
#重新绘制图形
plt.draw()
defStart(self, event):
self.flag =True
#创建并启动新线程
t =Thread(target=self.threadStart)
t.start()
defStop(self, event):
self.flag =False
callback =ButtonHandler()
#创建按钮并设置单击事件处理函数
axprev = plt.axes([0.81,0.05,0.1,0.075])
bprev =Button(axprev,'Stop')
bprev.on_clicked(callback.Stop)
axnext = plt.axes([0.7,0.05,0.1,0.075])
bnext =Button(axnext,'Start')
bnext.on_clicked(callback.Start)
plt.show()

二 运行结果

利用matplotlib实现根据实时数据动态更新图形

以上这篇利用matplotlib实现根据实时数据动态更新图形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。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。