问 在matplotlib中动态更新绘图

EN

有没有一种方法，我可以通过添加更多的点来更新绘图……

有许多方法可以在matplotlib中对数据进行动画处理，具体取决于您使用的版本。你看过 matplotlib cookbook 的例子吗？另外，请查看matplotlib文档中更新的 animation examples 。最后， animation API 定义了一个函数 FuncAnimation ，它在时间上对函数进行动画处理。这个函数可能只是你用来获取数据的函数。

每个方法基本上都会设置正在绘制的对象的 data 属性，因此不需要清除屏幕或图形。可以简单地扩展 data 属性，因此您可以保留前面的点，只需继续添加到您的线条(或图像或您正在绘制的任何内容)。

既然您说您的数据到达时间不确定，那么您最好的选择可能就是这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
hl, = plt.plot([], [])
def update_line(hl, new_data):
    hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data))
    hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data))
    plt.draw()

然后，当您从串口接收数据时，只需调用 update_line 即可。

为了在不使用FuncAnimation的情况下执行此操作(例如，您希望在生成绘图时执行代码的其他部分，或者您希望同时更新多个绘图)，单独调用 draw 不会生成绘图(至少使用qt后端)。

下面的方法对我很有效：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
class DynamicUpdate():
    #Suppose we know the x range
    min_x = 0
    max_x = 10
    def on_launch(self):
        #Set up plot
        self.figure, self.ax = plt.subplots()
        self.lines, = self.ax.plot([],[], 'o')
        #Autoscale on unknown axis and known lims on the other
        self.ax.set_autoscaley_on(True)
        self.ax.set_xlim(self.min_x, self.max_x)
        #Other stuff
        self.ax.grid()
    def on_running(self, xdata, ydata):
        #Update data (with the new _and_ the old points)
        self.lines.set_xdata(xdata)
        self.lines.set_ydata(ydata)
        #Need both of these in order to rescale
        self.ax.relim()
        self.ax.autoscale_view()
        #We need to draw *and* flush
        self.figure.canvas.draw()
        self.figure.canvas.flush_events()
    #Example
    def __call__(self):
        import numpy as np
        import time
        self.on_launch()
        xdata = []
        ydata = []
        for x in np.arange(0,10,0.5):
            xdata.append(x)
            ydata.append(np.exp(-x**2)+10*np.exp(-(x-7)**2))
            self.on_running(xdata, ydata)
            time.sleep(1)
        return xdata, ydata
d = DynamicUpdate()
d()

这是一种允许在绘制一定数量的点之后删除点的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
# generate axes object
ax = plt.axes()
# set limits
plt.xlim(0,10) 
plt.ylim(0,10)
for i in range(10):        
     # add something to axes    
     ax.scatter([i], [i]) 
     ax.plot([i], [i+1], 'rx')
     # draw the plot
     plt.draw()