Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọcmatplotlib.pyplot.draw[]function we can update the plot on the same figure during the loop.
Bàn luận
Chúng ta có thể sử dụng matplotlib để vẽ dữ liệu trực tiếp với matplotlib. Với sự trợ giúp của hàm matplotlib.pyplot.draw [], chúng ta có thể cập nhật sơ đồ trên cùng một hình trong vòng lặp.matplotlib.pyplot.draw[], It is used to update a figure that has been changed. It will redraw the current figure. Before this we use figure.ion[] functionto run a GUI event loop. Without using figure.ion[] we may not be able to see the GUI plot.
Vẽ dữ liệu trực tiếp với matplotlib
Sử dụng matplotlib.pyplot.draw [], nó được sử dụng để cập nhật một con số đã được thay đổi. Nó sẽ vẽ lại con số hiện tại. Trước đó, chúng tôi sử dụng chức năng Hình.ION [] để chạy vòng lặp sự kiện GUI. Nếu không sử dụng Hình.ION [], chúng ta có thể không thể nhìn thấy biểu đồ GUI.X and Y. X holds the values from 0 to 10 which evenly spaced into 100 values. After that we are initializing GUI using plt.ion[] function, now we have to create a subplot. After that, we are running a for loop and create new_y values which hold our updating value then we are updating the values of X and Y using set_xdata[] and set_ydata[]. The canvas.draw[] will plot the updated values and canvas.flush_events[] holds the GUI event till the UI events have been processed. This will run till the loop ends and values will be updated continuously.
Python3
Ví dụ 1: & nbsp;
Trong ví dụ đã cho trước tiên, chúng tôi đang nhập tất cả các thư viện cần thiết. Và tạo X và Y. X giữ các giá trị từ 0 đến 10 cách đều nhau thành 100 giá trị. Sau đó, chúng tôi đang khởi tạo GUI bằng hàm plt.ion [], bây giờ chúng tôi phải tạo một sơ đồ con. Sau đó, chúng tôi đang chạy một vòng lặp và tạo các giá trị new_y chứa giá trị cập nhật của chúng tôi sau đó chúng tôi đang cập nhật các giá trị của x & nbsp; và y bằng set_xdata [] và set_ydata []. Canvas.Draw [] sẽ vẽ các giá trị được cập nhật và canvas.flush_events [] tổ chức sự kiện GUI cho đến khi các sự kiện UI được xử lý. Điều này sẽ chạy cho đến khi vòng lặp kết thúc và các giá trị sẽ được cập nhật liên tục.
import
numpy as np
import
time
import
matplotlib.pyplot as plt
numpy as np
8
x
=
numpy as np
5=
numpy as np
7
time
1time
2time
3=
time
5numpy as np
4
time
7time
8numpy as np
4
import
0import
1numpy as np
4
Các
import
8=
time
0
matplotlib.pyplot as plt
0matplotlib.pyplot as plt
9
matplotlib.pyplot as plt
0x
1
matplotlib.pyplot as plt
0x
3
import
3 import
4import
5 import
6import
3import
8import
9
matplotlib.pyplot as plt
0x
7x
8numpy as np
4
Output:
Cácfigure.canvas.flush_events[] is used to clear the old figure before plotting the updated figure.
matplotlib.pyplot as plt
0x
5
Ở đây, Hình.canvas.flush_events [] & nbsp; được sử dụng để xóa hình cũ trước khi vẽ hình con số được cập nhật.
Cập nhật cốt truyệnset_xdata[] and redrawing the figure every time using canvas.draw[].
Python3
Ví dụ 2:
import
numpy as np
Ví dụ 1: & nbsp;
Trong ví dụ đã cho trước tiên, chúng tôi đang nhập tất cả các thư viện cần thiết. Và tạo X và Y. X giữ các giá trị từ 0 đến 10 cách đều nhau thành 100 giá trị. Sau đó, chúng tôi đang khởi tạo GUI bằng hàm plt.ion [], bây giờ chúng tôi phải tạo một sơ đồ con. Sau đó, chúng tôi đang chạy một vòng lặp và tạo các giá trị new_y chứa giá trị cập nhật của chúng tôi sau đó chúng tôi đang cập nhật các giá trị của x & nbsp; và y bằng set_xdata [] và set_ydata []. Canvas.Draw [] sẽ vẽ các giá trị được cập nhật và canvas.flush_events [] tổ chức sự kiện GUI cho đến khi các sự kiện UI được xử lý. Điều này sẽ chạy cho đến khi vòng lặp kết thúc và các giá trị sẽ được cập nhật liên tục.
import
numpy as np
import
time
numpy as np
8
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
numpy as np
5=
numpy as np
7
time
7time
8numpy as np
4
import
0import
1numpy as np
4
time
1numpy as np
17numpy as np
4
Các
matplotlib.pyplot as plt
0numpy as np
27matplotlib.pyplot as plt
6matplotlib.pyplot as plt
7
matplotlib.pyplot as plt
0numpy as np
31
matplotlib.pyplot as plt
0numpy as np
33
matplotlib.pyplot as plt
0numpy as np
35
matplotlib.pyplot as plt
0x
7x
8numpy as np
4
Output:
import
8=
time
0