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
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
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。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]