顶部(以及许多其他)答案是基于plot .pause()构建的，但这是matplotlib中动画情节的旧方法。它不仅很慢，而且还会导致在每次更新时捕获焦点(我很难停止绘图python进程)。

TL;DR:您可能需要使用matplotlib。动画(如文档中所述)。

在深入研究了各种答案和代码片段后，事实证明，这是一种平滑的方法，可以无限地绘制传入数据。

下面是快速启动的代码。它每200ms无限地用[0,100]中的随机数绘制当前时间，同时还处理视图的自动缩放:

from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from random import randrange

x_data, y_data = [], []

figure = pyplot.figure()
line, = pyplot.plot_date(x_data, y_data, '-')

def update(frame):
    x_data.append(datetime.now())
    y_data.append(randrange(0, 100))
    line.set_data(x_data, y_data)
    figure.gca().relim()
    figure.gca().autoscale_view()
    return line,

animation = FuncAnimation(figure, update, interval=200)

pyplot.show()

你也可以在FuncAnimation文档中探索blit，以获得更好的性能。

一个来自blit文档的例子:

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

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro')

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True)
plt.show()

问题似乎是您希望plot .show()显示窗口，然后返回。它不会那样做。程序将在此时停止，只有在您关闭该窗口后才恢复。您应该能够测试这一点:如果您关闭窗口，然后另一个窗口将弹出。

要解决这个问题，只需在循环之后调用一次plt.show()。然后你就得到了完整的情节。(但不是“实时绘图”)

你可以尝试像这样设置关键字参数块:plt.show(block=False)在开始时，然后使用.draw()来更新。

实时绘制CPU使用情况的示例用例。

import time
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

i = 0
x, y = [], []

while True:
    x.append(i)
    y.append(psutil.cpu_percent())

    ax.plot(x, y, color='b')

    fig.canvas.draw()

    ax.set_xlim(left=max(0, i - 50), right=i + 50)
    fig.show()
    plt.pause(0.05)
    i += 1

这是我要在我的系统上工作的一个版本。

import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow
import numpy as np

def makeFig():
    plt.scatter(xList,yList) # I think you meant this

plt.ion() # enable interactivity
fig=plt.figure() # make a figure

xList=list()
yList=list()

for i in np.arange(50):
    y=np.random.random()
    xList.append(i)
    yList.append(y)
    drawnow(makeFig)
    #makeFig()      The drawnow(makeFig) command can be replaced
    #plt.draw()     with makeFig(); plt.draw()
    plt.pause(0.001)

drawnow(makeFig)行可以用makeFig()代替;plt.draw()序列，它仍然可以正常工作。

这些方法对我都没用。 但我找到了这个 实时matplotlib图仍然在循环中不工作

你所需要做的就是添加

plt.pause(0.0001)

然后你可以看到新的地块。

所以你的代码应该是这样的，它可以工作

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.ion() ## Note this correction
fig=plt.figure()
plt.axis([0,1000,0,1])

i=0
x=list()
y=list()

while i <1000:
    temp_y=np.random.random();
    x.append(i);
    y.append(temp_y);
    plt.scatter(i,temp_y);
    i+=1;
    plt.show()
    plt.pause(0.0001) #Note this correction

表演可能不是最好的选择。我要做的是使用pyplot.draw()代替。您还可能希望在循环中包含一个小的时间延迟(例如，time.sleep(0.05))，以便您可以看到情节的发生。如果我对你的例子做这些改变，它对我有用，我看到每个点一次出现一个。