实时画图
import matplotlib.pyplot as plt
ax = [] # 定义一个 x 轴的空列表用来接收动态的数据
ay = [] # 定义一个 y 轴的空列表用来接收动态的数据
plt.ion() # 开启一个画图的窗口
for i in range(100): # 遍历0-99的值
ax.append(i) # 添加 i 到 x 轴的数据中
ay.append(i**2) # 添加 i 的平方到 y 轴的数据中
plt.clf() # 清除之前画的图
plt.plot(ax,ay) # 画出当前 ax 列表和 ay 列表中的值的图形
plt.pause(0.1) # 暂停一秒
plt.ioff() # 关闭画图的窗口
实时画图 效果图
补充知识：Python 绘图与可视化 matplotlib 动态条形图 bar
第一种办法
一种方法是每次都重新画，包括清除figure
def animate(fi):
bars=[]
if len(frames)>fi:
# axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样
time_text.set_text(time_template%(0.1*fi))#这个必须没有axs.cla()才行
# axs.cla()
axs.set_title("bubble_sort_visualization")
axs.set_xticks([])
axs.set_yticks([])
bars=axs.bar(list(range(Data.data_count)),#个数
[d.value for d in frames[fi]],#数据
1, #宽度
color=[d.color for d in frames[fi]]#颜色
).get_children()
return bars
anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(frames), interval=frame_interval,repeat=False)
这样效率很低，而且也有一些不可取的弊端，比如每次都需要重新设置xticks、假如figure上添加的有其他东西，这些东西也一并被clear了，还需要重新添加，比如text，或者labale。
第二种办法
可以像平时画线更新data那样来更新bar的高
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"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import animation
fig=plt.figure(1,figsize=(4,3))
ax=fig.add_subplot(111)
ax.set_title("bar_animate_test")
#ax.set_xticks([])注释了这个是能看到变化，要不看不到变化，不对，能看到变化，去了注释吧
#ax.set_yticks([])
ax.set_xlabel("xlable")
N=5
frames=50
x=np.arange(1,N+1)
collection=[]
collection.append([i for i in x])
for i in range(frames):
collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])
print(collection)
xstd=[0,1,2,3,4]
bars=ax.bar(x,collection[0],0.30)
def animate(fi):
# collection=[i+1 for i in x]
ax.set_ylim(0,max(collection[fi])+3)#对于问题3，添加了这个
for rect ,yi in zip(bars,collection[fi]):
rect.set_height(yi)
# bars.set_height(collection)
return bars
anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=frames,interval=10,repeat=False)
plt.show()
问题
*)TypeError: ‘numpy.int32" object is not iterable
x=np.arange(1,N+1)
collection=[i for i in x]
#collection=[i for i in list(x)]#错误的认为是dtype的原因，将这里改成了list(x)
for i in range(frames):
collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])#问题的原因是因为此时的collection还是一个一位数组，所以这个collection[i]是一个x里的一个数，并不是一个列表，我竟然还以为的dtype的原因，又改了
xstd=[0,1,2,3,4]
应该是
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"""
collection=[]
collection.append([i for i in x])#成为二维数组
for i in range(frames):
collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])
然后又出现了下面的问题：
*)TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
Traceback (most recent call last):
File "forTest.py", line 22, in
bars=ax.bar(x,collection,0.30)
File "C:UsersAdministrator.SC-0532Envssortlibsite-packagesmatplotlib\__init__.py", line 1589, in inner
return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
File "C:UsersAdministrator.SC-0532Envssortlibsite-packagesmatplotlibaxes\_axes.py", line 2430, in bar
label="_nolegend_",
File "C:UsersAdministrator.SC-0532Envssortlibsite-packagesmatplotlibpatches.py", line 707, in __init__
Patch.__init__(self, **kwargs)
File "C:UsersAdministrator.SC-0532Envssortlibsite-packagesmatplotlibpatches.py", line 89, in __init__
self.set_linewidth(linewidth)
File "C:UsersAdministrator.SC-0532Envssortlibsite-packagesmatplotlibpatches.py", line 368, in set_linewidth
self._linewidth = float(w)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
应该是传递的参数错误，仔细想了一下，在报错的代码行中，collection原来是没错的，因为原来是一维数组，现在变成二维了，改为
bars=ax.bar(x,collection[0],0.30)
好了
*)出现的问题，在上面的代码中，运行的时候不会画布的大小不会变，会又条形图溢出的情况，在animate()中添加了
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"""
def animate(fi):
# collection=[i+1 for i in x]
ax.set_ylim(0,max(collection[fi])+3)#添加了这个
for rect ,yi in zip(bars,collection[fi]):
rect.set_height(yi)
# bars.set_height(collection)
return bars
别的属性
*)条形图是怎样控制间隔的：
是通过控制宽度
width=1，#没有间隔，每个条形图会紧挨着
*)errorbar:
是加一个横线，能通过xerr和yerr来调整方向
xstd=[0,1,2,3,4]
bars=ax.bar(x,collection,0.30,xerr=xstd)
以上这篇Python matplotlib实时画图案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持云海天教程。
