python中plot实现即时数据动态显示方法

Python中可视化图形库matplotlib中的plot函数可以实现即时数据动态显示。要实现此功能，我们需要使用matplotlib的animation模块和FuncAnimation函数。

下面是完整攻略：

步骤1：导入必要的库

首先，我们需要导入必要的Python库，包括matplotlib和numpy：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

步骤2：设置动态图形

接下来，我们需要设置动态图形并定义更新函数：

fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
def update(num):
    line.set_ydata(np.sin(x+num/10))
    return line,

这段代码中，我们使用subplots函数创建图形，使用arange函数创建x轴上的数值，并使用plot函数创建一条sin函数曲线，这条曲线随着时间更新波动。update函数接收一个帧数num，并将更新后的y值设置为sin(x+num/10)。最后，我们将曲线设置为可返回对象。

步骤3：将动态图形传递给FuncAnimation

最后一步是将我们定义的动态图形对象和更新函数传递给FuncAnimation：

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=20, blit=True)
plt.show()

这段代码中，我们使用FuncAnimation函数创建一个动画，它将更新整个图像100次，每次更新之间有20毫秒的间隔。blit参数设置为True，表示只有变化的点被绘制。

好了，整个实现过程与实现流程就结束了。

接下来我将举例说明。

示例1

下面是一个简单的例子，它显示了x的平方根曲线在不断更新：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib.animation import FuncAnimation 

fig, ax = plt.subplots() 
x = np.linspace(0, 50, 200) 
line, = ax.plot(x, np.sqrt(x)) 

def animation_frame(i): 
    line.set_ydata(np.sqrt(x + i)) 
    return line, 

animation = FuncAnimation(fig, func=animation_frame, frames=50, interval=50) 
plt.show()

示例2

接下来，我们使用动态图形来模拟正弦和余弦波形合成的信号。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.animation import FuncAnimation 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.set_xlim(0, 4 * np.pi) 
ax.set_ylim(-2, 2) 
line, = ax.plot([], []) 

def update(frame): 
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 400) 
    y = np.sin(frame * x) + np.cos(2 * frame * x) 
    line.set_data(x, y) 
    return line, 

anim = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True) 
plt.show()

以上两个示例演示了如何使用matplotlib的plot函数实现即时数据动态显示方法。