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使用matplotlib动态刷新指定曲线实例
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更新于2023-03-16
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主要介绍了使用matplotlib动态刷新指定曲线实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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使用使用matplotlib动态刷新指定曲线实例动态刷新指定曲线实例
主要介绍了使用matplotlib动态刷新指定曲线实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看
看吧
我就废话不多说啦,还是直接看代码吧!
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 100, 20)
y = x *2 +3
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x, y)
plt.ion()
for i in range(10):
y = x*i*0.1 + i
try:
ax.lines.remove(lines[0])
except Exception:
pass
lines = ax.plot(x ,y)
plt.pause(0.1)
补充知识:补充知识:用用Python的的matplotlib库动态显示不断增长的数据库动态显示不断增长的数据
"""
Created on Mon Dec 07 16:34:10 2015
@author: SuperWang
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig,ax=plt.subplots()
fig2,ax2=plt.subplots()
y1=[]
y2=[]
for i in range(50):
y1.append(np.sin(i))
y2.append(np.cos(i))
ax.cla()
ax.set_title("Loss")
ax.set_xlabel("Iteration")
ax.set_ylabel("Loss")
ax.set_xlim(0,55)
ax.set_ylim(-1,1)
ax.grid()
ax.plot(y1,label='train')
ax.plot(y2,label='test')
ax.legend(loc='best')
ax2.cla()
ax2.set_title("Loss")
ax2.set_xlabel("Iteration")
ax2.set_ylabel("Loss")
ax2.set_xlim(0,55)
ax2.set_ylim(-1,1)
ax2.grid()
ax2.plot(y1,label='train')
ax2.plot(y2,label='test')
ax2.legend(loc='best')
plt.pause(1)
要解决的问题如标题所示,原理很简单,就是当数据增长时,不断清空以前的绘画内容,然后把现有的数据重新画出来(数据是胡乱
生成的)。
具体过程如下:具体过程如下:
fig,ax=plt.subplots() 产生一个figure对象和一个axis对象。figure相当于一个窗口,而axis相当于一个画布。此句也可以用两句生成,
即fig=plt.figure(num),括号中的参数是figure的ID,如果只需创建一个figure对象,那么可以省略。然后
ax=fig.subplot(1,1,1),subplot()的具体用法可以去google或百度一下。ax.cla()就是在新数据到来时,先把之前的绘制的内容清空,接
下来,ax.set_title(“Loss”),ax.set_xlabel(“Iteration”),ax.set_ylabel(“Loss”)都很简单,见名知意。ax.set_xlim(0,55),ax.set_ylim(-
1,1)分别用来设置x轴和y轴的两个端点。ax.grid()给画布加上网格。ax.plot(y1,label='train'),ax.plot(y2,label='test')这两句是实际的绘
制命令,其中,参数label是为以后生成图例用的。ax2.legend(loc='best')用来生成图例,loc参数代表图例位置location,而
value:‘best'是其中的一种选择,除此之外,还有左上角等其他选项。最后,plt.pause(1)是为了显示上更直观,故意每绘制一次,暂
weixin_38576229
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