python绘制动态图，绘制十次的温度数据，只能使用pyplot，while循环

在Python中，可以使用matplotlib库中的pyplot模块创建动态图表，特别是在Jupyter Notebook环境中。如果你想通过`while`循环绘制十次温度数据，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有十组随机生成的温度数据
temperatures = []
for _ in range(10):
    temperatures.append(np.random.randint(5, 40))  # 示例：每次获取5到40之间的随机数

# 创建一个新的线性图形
fig, ax = plt.subplots()

line, = ax.plot([], [])  # 创建一个空线程用于后续更新

def animate(i):
    x = [i] * len(temperatures[i])  # x轴值固定为当前帧数
    line.set_data(x, temperatures[:i+1])  # 更新y轴的数据点
    return line,

# 定义动画函数并设置参数
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(temperatures), interval=500)  # 每隔500毫秒更新一次

plt.show()  # 显示动态图

相关问题

使用python绘制动态爱心

抱歉，我没有绘图功能。作为AI语言模型，我只能提供文本建议和答案。但是，我可以为您提供一些思路和资源来实现绘制动态爱心的目标：

1. 使用Python的turtle库，通过逐步绘制几何图形来绘制一个心形。

例如，以下代码通过turtle库实现了绘制红色心形的功能：

import turtle

def draw_heart(color):
    turtle.color(color)
    turtle.begin_fill()
    turtle.left(45)
    turtle.forward(100)
    turtle.circle(50,180)
    turtle.right(90)
    turtle.circle(50,180)
    turtle.forward(100)
    turtle.end_fill()

draw_heart('red')

2. 在Python中使用matlibplot库，可以用以下代码生成一个静态的心形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,1000)
y = np.sqrt(1-np.power(np.abs(x),0.5))*np.power(np.abs(x),0.5)+0.1*np.power(1-np.abs(x),0.2)

fig,ax = plt.subplots(1)
ax.plot(x,y, color = "red", lw = 1)
ax.plot(x,-y, color = "red", lw = 1)
ax.axis('equal')
plt.show()

3. 在一个无限循环中，不断调整绘制心形的参数，以实现动态效果。

例如，以下代码通过turtle库和无限循环的方式，不断改变心形大小和颜色，以实现一个不断闪烁的心形：

import turtle
import random

t = turtle.Turtle()
t.hideturtle()
t.speed(0)

while True:
    r = random.randint(0,255)
    g = random.randint(0,255)
    b = random.randint(0,255)
    t.penup()
    t.goto(0,0)
    t.pendown()
    t.color(r/255,g/255,b/255)
    for i in range(50):
        t.pensize(i)
        t.right(10)
        t.forward(10)
        if i == 49:
            for j in range(50):
                t.pensize(j)
                t.right(10)
                t.forward(5)

希望这些资源和思路可以帮助您实现动态爱心的目标！

python绘制动态图独立弹窗了无法显示

在Python中，如果你使用matplotlib库绘制动态图并试图通过独立弹窗的方式展示，有时可能会遇到无法显示的问题。这可能是由于几个原因：

1. **图形阻塞**：如果在交互式环境中（如Jupyter Notebook），尝试直接使用`plt.show()`可能导致当前运行的代码被阻塞，直到窗口关闭。在这种情况下，你可以尝试使用`plt.imshow()`、`plt.pause()`等函数，然后定期更新图像。

2. **线程和事件循环**：如果你在一个单独的线程中创建窗口，可能会因为主线程的控制权不在那里而无法正常显示。你应该确保主线程和绘图操作在同一线程中同步。

3. **环境配置**：某些环境可能需要额外设置才能支持独立窗口的显示，例如Tkinter需要先导入并创建一个GUI应用。

4. **权限问题**：检查是否有足够的权限打开新的窗口，特别是在受限的环境或虚拟环境中。

解决这类问题的一般步骤包括：

- 使用`plt.subplots()`创建一个新的figure和axes，而不是默认的全局figure。
- 使用`plt.ion()`进入交互模式，以便可以连续更新图形。
- 更新完图像后，调用`plt.draw()`手动刷新，然后`plt.pause(0.01)`短暂暂停以允许更新，最后看是否显示。

import matplotlib.pyplot as plt
from time import sleep

fig, ax = plt.subplots()
plt.ion()

while True:
    # 更新数据...
    im = ax.imshow(data)
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    sleep(0.01)  # 短暂暂停

# 如果你想在某个条件后关闭窗口，可以用以下代码
# plt.close('all')