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這篇文章主要講解了如何使用matplotlib動態(tài)刷新指定曲線,內(nèi)容清晰明了,對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下,相信大家閱讀完之后會有幫助。
我就廢話不多說啦,還是直接看代碼吧!
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)
補充知識:用Python的matplotlib庫動態(tài)顯示不斷增長的數(shù)據(jù)
""" 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)
要解決的問題如標(biāo)題所示,原理很簡單,就是當(dāng)數(shù)據(jù)增長時,不斷清空以前的繪畫內(nèi)容,然后把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)重新畫出來(數(shù)據(jù)是胡亂生成的)。
具體過程如下:
fig,ax=plt.subplots() 產(chǎn)生一個figure對象和一個axis對象。figure相當(dāng)于一個窗口,而axis相當(dāng)于一個畫布。此句也可以用兩句生成,即fig=plt.figure(num),括號中的參數(shù)是figure的ID,如果只需創(chuàng)建一個figure對象,那么可以省略。然后ax=fig.subplot(1,1,1),subplot()的具體用法可以去google或百度一下。ax.cla()就是在新數(shù)據(jù)到來時,先把之前的繪制的內(nèi)容清空,接下來,ax.set_title(“Loss”),ax.set_xlabel(“Iteration”),ax.set_ylabel(“Loss”)都很簡單,見名知意。ax.set_xlim(0,55),ax.set_ylim(-1,1)分別用來設(shè)置x軸和y軸的兩個端點。ax.grid()給畫布加上網(wǎng)格。ax.plot(y1,label='train'),ax.plot(y2,label='test')這兩句是實際的繪制命令,其中,參數(shù)label是為以后生成圖例用的。ax2.legend(loc='best')用來生成圖例,loc參數(shù)代表圖例位置location,而value:‘best'是其中的一種選擇,除此之外,還有左上角等其他選項。最后,plt.pause(1)是為了顯示上更直觀,故意每繪制一次,暫停1秒,注意,這里的單位是秒。如果是實際的應(yīng)用,而數(shù)據(jù)生成的過程又比較慢,此句完全可以省略。
這段代碼中創(chuàng)建了兩個窗口,在實驗過程中,我發(fā)現(xiàn)只能有一個窗口被選中,即用鼠標(biāo)點擊哪個窗口,哪個窗口會動態(tài)地顯示繪畫過程,而另一個保持不動。
繪畫過程截圖如下:
看完上述內(nèi)容,是不是對如何使用matplotlib動態(tài)刷新指定曲線有進一步的了解,如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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