實時畫圖

import matplotlib.pyplot as plt

ax = []   # 定義一個 x 軸的空列表用來接收動態的資料
ay = []   # 定義一個 y 軸的空列表用來接收動態的資料
plt.ion()   # 開啟一個畫圖的視窗
for i in range(100): # 遍歷0-99的值
 ax.append(i)  # 新增 i 到 x 軸的資料中
 ay.append(i**2) # 新增 i 的平方到 y 軸的資料中
 plt.clf()  # 清除之前畫的圖
 plt.plot(ax,ay) # 畫出當前 ax 列表和 ay 列表中的值的圖形
 plt.pause(0.1)  # 暫停一秒
 plt.ioff()  # 關閉畫圖的視窗

實時畫圖 效果圖

補充知識：Python 繪圖與視覺化 matplotlib 動態條形圖 bar

第一種辦法

一種方法是每次都重新畫，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)#所以這樣
  time_text.set_text(time_template%(0.1*fi))#這個必須沒有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)),#個數
    [d.value for d in frames[fi]],#資料
    1,#寬度
    color=[d.color for d in frames[fi]]#顏色
    ).get_children()
 return bars
 anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(frames),interval=frame_interval,repeat=False)

這樣效率很低，而且也有一些不可取的弊端，比如每次都需要重新設定xticks、假如figure上新增的有其他東西，這些東西也一併被clear了，還需要重新新增，比如text，或者labale。

第二種辦法

可以像平時畫線更新data那樣來更新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([])註釋了這個是能看到變化，要不看不到變化，不對，能看到變化，去了註釋吧
#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)#對於問題3，添加了這個
 for rect,yi in zip(bars,collection[fi]):
 rect.set_height(yi)
 # bars.set_height(collection)
 return bars
anim=animation.FuncAnimation(fig,frames=frames,interval=10,repeat=False)
plt.show()

問題

*）TypeError: ‘numpy.int32' object is not iterable

x=np.arange(1,N+1)<br>collection=[i for i in x]
#collection=[i for i in list(x)]#錯誤的認為是dtype的原因，將這裡改成了list（x)
for i in range(frames):
 collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])#問題的原因是因為此時的collection還是一個一位陣列，所以這個collection[i]是一個x裡的一個數，並不是一個列表，我竟然還以為的dtype的原因，又改了
xstd=[0,4]

應該是

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collection=[]
collection.append([i for i in x])#成為二維陣列
for i in range(frames):
 collection.append([ci+1 for ci in collection[i]])

然後又出現了下面的問題：

*）TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

Traceback (most recent call last):
 File "forTest.py",line 22,in <module>
 bars=ax.bar(x,collection,0.30)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py",line 1589,in inner
 return func(ax,*map(sanitize_sequence,args),**kwargs)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py",line 2430,in bar
 label='_nolegend_',File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py",line 707,in __init__
 Patch.__init__(self,**kwargs)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py",line 89,in __init__
 self.set_linewidth(linewidth)
 File "C:\Users\Administrator.SC-201605202132\Envs\sort\lib\site-packages\matplotlib\patches.py",line 368,in set_linewidth
 self._linewidth = float(w)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

應該是傳遞的引數錯誤，仔細想了一下，在報錯的程式碼行中，collection原來是沒錯的，因為原來是一維陣列，現在變成二維了，改為

bars=ax.bar(x,0.30)

好了

*）出現的問題，在上面的程式碼中，執行的時候不會畫布的大小不會變，會又條形圖溢位的情況，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)#添加了這個
 for rect,collection[fi]):
 rect.set_height(yi)
 
 # bars.set_height(collection)
 return bars

別的屬性

*）條形圖是怎樣控制間隔的：

是通過控制寬度

width=1，#沒有間隔，每個條形圖會緊挨著

*）errorbar:

是加一個橫線，能通過xerr和yerr來調整方向

xstd=[0,4]
bars=ax.bar(x,0.30,xerr=xstd)

以上這篇Python matplotlib實時畫圖案例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。