Python的matlabplot可以实时根据数据作图吗

Python 的 `matplotlib` 库并不直接支持实时更新图表的功能，就像 MATLAB 中的数据可视化那样可以直接响应数据变化而动态更新。然而，你可以通过结合 `matplotlib` 和 `live_plotting` 或者 `bokeh` 这样的库来实现类似的效果。

例如，`bokeh` 提供了交互式的图形界面，可以创建可缩放、可分页的实时图表。或者，你可以使用 `ipywidgets` 和 `matplotlib` 实现在 IPython Notebook 中创建一个基于用户输入更新的动态图表。

如果你想要一个简单的示例，可以使用 `matplotlib` 的 `FuncAnimation` 功能配合 `plt.show(block=False)` 来启动一个非阻塞的绘图进程，然后定期更新数据并调用 `plt.draw()` 来显示新的数据。但这并不是真正的实时，因为它是基于定时器或者事件循环去触发更新的。

以下是简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def update(data):
    plt.cla()  # 清除旧图
    plt.plot(data)
    plt.pause(0.001)  # 非阻塞绘制，防止程序卡死

# 假设 data 是你实时获取到的数据
data = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots()
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, fargs=(data,), interval=500)  # 每隔500毫秒更新一次

plt.show(block=False)  # 不阻塞主线程