Python matplotlib實(shí)時(shí)畫圖案例
實(shí)時(shí)畫圖
import matplotlib.pyplot as plt ax = [] # 定義一個(gè) x 軸的空列表用來接收動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù) ay = [] # 定義一個(gè) y 軸的空列表用來接收動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù) plt.ion() # 開啟一個(gè)畫圖的窗口 for i in range(100): # 遍歷0-99的值 ax.append(i) # 添加 i 到 x 軸的數(shù)據(jù)中 ay.append(i**2) # 添加 i 的平方到 y 軸的數(shù)據(jù)中 plt.clf() # 清除之前畫的圖 plt.plot(ax,ay) # 畫出當(dāng)前 ax 列表和 ay 列表中的值的圖形 plt.pause(0.1) # 暫停一秒 plt.ioff() # 關(guān)閉畫圖的窗口
實(shí)時(shí)畫圖 效果圖

補(bǔ)充知識(shí):Python 繪圖與可視化 matplotlib 動(dòng)態(tài)條形圖 bar
第一種辦法
一種方法是每次都重新畫,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)#所以這樣
time_text.set_text(time_template%(0.1*fi))#這個(gè)必須沒有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)),#個(gè)數(shù)
[d.value for d in frames[fi]],#數(shù)據(jù)
1, #寬度
color=[d.color for d in frames[fi]]#顏色
).get_children()
return bars
anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(frames), interval=frame_interval,repeat=False)
這樣效率很低,而且也有一些不可取的弊端,比如每次都需要重新設(shè)置xticks、假如figure上添加的有其他東西,這些東西也一并被clear了,還需要重新添加,比如text,或者labale。
第二種辦法
可以像平時(shí)畫線更新data那樣來更新bar的高
'''
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'''
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([])注釋了這個(gè)是能看到變化,要不看不到變化,不對(duì),能看到變化,去了注釋吧
#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)#對(duì)于問題3,添加了這個(gè)
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()
問題
*)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)]#錯(cuò)誤的認(rèn)為是dtype的原因,將這里改成了list(x) for i in range(frames): collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])#問題的原因是因?yàn)榇藭r(shí)的collection還是一個(gè)一位數(shù)組,所以這個(gè)collection[i]是一個(gè)x里的一個(gè)數(shù),并不是一個(gè)列表,我竟然還以為的dtype的原因,又改了 xstd=[0,1,2,3,4]
應(yīng)該是
''' 遇到問題沒人解答?小編創(chuàng)建了一個(gè)Python學(xué)習(xí)交流QQ群:857662006 尋找有志同道合的小伙伴,互幫互助,群里還有不錯(cuò)的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書! ''' collection=[] collection.append([i for i in x])#成為二維數(shù)組 for i in range(frames): collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])
然后又出現(xiàn)了下面的問題:
*)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
應(yīng)該是傳遞的參數(shù)錯(cuò)誤,仔細(xì)想了一下,在報(bào)錯(cuò)的代碼行中,collection原來是沒錯(cuò)的,因?yàn)樵瓉硎且痪S數(shù)組,現(xiàn)在變成二維了,改為
bars=ax.bar(x,collection[0],0.30)
好了
*)出現(xiàn)的問題,在上面的代碼中,運(yùn)行的時(shí)候不會(huì)畫布的大小不會(huì)變,會(huì)又條形圖溢出的情況,在animate()中添加了
''' 遇到問題沒人解答?小編創(chuàng)建了一個(gè)Python學(xué)習(xí)交流QQ群:857662006 尋找有志同道合的小伙伴,互幫互助,群里還有不錯(cuò)的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書! ''' def animate(fi): # collection=[i+1 for i in x] ax.set_ylim(0,max(collection[fi])+3)#添加了這個(gè) for rect ,yi in zip(bars,collection[fi]): rect.set_height(yi) # bars.set_height(collection) return bars
別的屬性
*)條形圖是怎樣控制間隔的:
是通過控制寬度
width=1,#沒有間隔,每個(gè)條形圖會(huì)緊挨著
*)errorbar:
是加一個(gè)橫線,能通過xerr和yerr來調(diào)整方向

xstd=[0,1,2,3,4]
bars=ax.bar(x,collection,0.30,xerr=xstd)
以上這篇Python matplotlib實(shí)時(shí)畫圖案例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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