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在Matlab使用Plot函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)顯示方法總結(jié)中介紹了兩種實現(xiàn)即時數(shù)據(jù)動態(tài)顯示的方法??紤]到使用python的人群日益增多,再加上本人最近想使用python動態(tài)顯示即時的數(shù)據(jù),網(wǎng)上方法很少,固總結(jié)于此。
示例代碼1
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time from math import * plt.ion() #開啟interactive mode 成功的關(guān)鍵函數(shù) plt.figure(1) t = [0] t_now = 0 m = [sin(t_now)] for i in range(2000): t_now = i*0.1 t.append(t_now)#模擬數(shù)據(jù)增量流入 m.append(sin(t_now))#模擬數(shù)據(jù)增量流入 plt.plot(t,m,'-r') plt.draw()#注意此函數(shù)需要調(diào)用 time.sleep(0.01)
示例代碼2
上面的方式,可以在跳出的畫圖面板內(nèi)動態(tài)顯示,但是如果想在jupyter notebook中直接動態(tài)顯示,上面的方法將無效。因此,補上在jupyter notebook中可行的動態(tài)顯示示例程序。以供舉一反三之用。
這里寫代碼片
import math import random import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display plt.ion() def plot_durations(y): plt.figure(2) plt.clf() plt.subplot(211) plt.plot(y[:,0]) plt.subplot(212) plt.plot(y[:,1]) plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated if is_ipython: display.clear_output(wait=True) display.display(plt.gcf()) x = np.linspace(-10,10,500) y = [] for i in range(len(x)): y1 = np.cos(i/(3*3.14)) y2 = np.sin(i/(3*3.14)) y.append(np.array([y1,y2])) plot_durations(np.array(y))
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