这是使用while循环绘制动态实时matplot动画的正确方法

有一篇关于这方面的文章:

PIP安装赛璐珞#这将捕获图像/动画

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from celluloid import Camera # getting the camera
import matplotlib.animation as animation
from IPython import display
import time
from IPython.display import HTML

import warnings
%matplotlib notebook
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')

fig = plt.figure() #Empty fig object
ax = fig.add_subplot() #Empty axis object
camera = Camera(fig) # Camera object to capture the snap

def f(x):
    ''' function to create a sine wave'''
    return np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=len(x))

l = []

while True:
    value = np.random.randint(9) #random number generator
    l.append(value) # appneds each time number is generated
    X = np.linspace(10, len(l)) # creates a line space for x axis, Equal to the length of l

    for i in range(10): #plots 10 such lines
        plt.plot(X, f(X))

    fig.show() #shows the figure object
    fig.canvas.draw() 
    camera.snap() # camera object to capture teh animation
    time.sleep(1)

以及用于储蓄等:

animation = camera.animate(interval = 200, repeat = True, repeat_delay = 500)
HTML(animation.to_html5_video())
animation.save('abc.mp4') # to save 

输出是:

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()

这是使用while循环绘制动态实时matplot动画的正确方法

有一篇关于这方面的文章:

PIP安装赛璐珞#这将捕获图像/动画

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from celluloid import Camera # getting the camera
import matplotlib.animation as animation
from IPython import display
import time
from IPython.display import HTML

import warnings
%matplotlib notebook
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')

fig = plt.figure() #Empty fig object
ax = fig.add_subplot() #Empty axis object
camera = Camera(fig) # Camera object to capture the snap

def f(x):
    ''' function to create a sine wave'''
    return np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=len(x))

l = []

while True:
    value = np.random.randint(9) #random number generator
    l.append(value) # appneds each time number is generated
    X = np.linspace(10, len(l)) # creates a line space for x axis, Equal to the length of l

    for i in range(10): #plots 10 such lines
        plt.plot(X, f(X))

    fig.show() #shows the figure object
    fig.canvas.draw() 
    camera.snap() # camera object to capture teh animation
    time.sleep(1)

以及用于储蓄等:

animation = camera.animate(interval = 200, repeat = True, repeat_delay = 500)
HTML(animation.to_html5_video())
animation.save('abc.mp4') # to save 

输出是:

如果你想要绘制而不是在绘制更多点时冻结线程，你应该使用plt.pause()而不是time.sleep()

我使用下面的代码来绘制一系列的xy坐标。

import matplotlib.pyplot as plt 
import math


pi = 3.14159

fig, ax = plt.subplots()

x = []
y = []

def PointsInCircum(r,n=20):
    circle = [(math.cos(2*pi/n*x)*r,math.sin(2*pi/n*x)*r) for x in xrange(0,n+1)]
    return circle

circle_list = PointsInCircum(3, 50)

for t in range(len(circle_list)):
    if t == 0:
        points, = ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='--')
        ax.set_xlim(-4, 4) 
        ax.set_ylim(-4, 4) 
    else:
        x_coord, y_coord = circle_list.pop()
        x.append(x_coord)
        y.append(y_coord)
        points.set_data(x, y)
    plt.pause(0.01)

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。

我知道这个问题很老了，但是现在在GitHub上有一个叫做“python-drawnow”的包。这提供了一个类似于MATLAB的drawnow的界面——您可以轻松地更新图形。

用例示例:

import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow

def make_fig():
    plt.scatter(x, y)  # I think you meant this

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

x = list()
y = list()

for i in range(1000):
    temp_y = np.random.random()
    x.append(i)
    y.append(temp_y)  # or any arbitrary update to your figure's data
    i += 1
    drawnow(make_fig)

Python-drawnow是围绕plt的一个薄包装。绘图，但提供了图形显示后确认(或调试)的能力。