使用matplotlib动态刷新指定曲线实例

我就废话不多说啦,还是直接看代码吧!

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)

补充知识:用Python的matplotlib库动态显示不断增长的数据

"""
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)

要解决的问题如标题所示,原理很简单,就是当数据增长时,不断清空以前的绘画内容,然后把现有的数据重新画出来(数据是胡乱生成的)。

具体过程如下:

fig,ax=plt.subplots() 产生一个figure对象和一个axis对象。figure相当于一个窗口,而axis相当于一个画布。此句也可以用两句生成,即fig=plt.figure(num),括号中的参数是figure的ID,如果只需创建一个figure对象,那么可以省略。然后ax=fig.subplot(1,1,1),subplot()的具体用法可以去google或百度一下。ax.cla()就是在新数据到来时,先把之前的绘制的内容清空,接下来,ax.set_title(“Loss”),ax.set_xlabel(“Iteration”),ax.set_ylabel(“Loss”)都很简单,见名知意。ax.set_xlim(0,55),ax.set_ylim(-1,1)分别用来设置x轴和y轴的两个端点。ax.grid()给画布加上网格。ax.plot(y1,label='train'),ax.plot(y2,label='test')这两句是实际的绘制命令,其中,参数label是为以后生成图例用的。ax2.legend(loc='best')用来生成图例,loc参数代表图例位置location,而value:‘best'是其中的一种选择,除此之外,还有左上角等其他选项。最后,plt.pause(1)是为了显示上更直观,故意每绘制一次,暂停1秒,注意,这里的单位是秒。如果是实际的应用,而数据生成的过程又比较慢,此句完全可以省略。

这段代码中创建了两个窗口,在实验过程中,我发现只能有一个窗口被选中,即用鼠标点击哪个窗口,哪个窗口会动态地显示绘画过程,而另一个保持不动。

绘画过程截图如下:

以上这篇使用matplotlib动态刷新指定曲线实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我们。

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