【python】matplotlib动态显示详解

下面是关于“【python】matplotlib动态显示详解”的完整攻略。

【python】matplotlib动态显示详解

本攻略中，将介绍如何使用matplotlib实现动态显示。我们将提供两个示例来说明如何使用这个方法。

步骤1：matplotlib动态显示介绍

首先，需要了解matplotlib动态显示的基本概念。以下是matplotlib动态显示的基本概念：

1. 动态显示。动态显示是指在程序运行过程中，实时更新图像。
2. matplotlib。matplotlib是Python中用于绘制图像的库，可以方便地绘制各种类型的图像。
3. FuncAnimation。FuncAnimation是matplotlib中用于实现动态显示的函数。

步骤2：示例1：使用matplotlib实现动态显示正弦函数

以下是使用matplotlib实现动态显示正弦函数的步骤：

1. 导入必要的库，包括matplotlib等。
2. 定义图像。使用matplotlib中的figure函数定义图像。
3. 定义子图。使用matplotlib中的add_subplot函数定义子图。
4. 定义动态更新函数。使用matplotlib中的FuncAnimation函数定义动态更新函数。
5. 显示图像。使用matplotlib中的show函数显示图像。

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

# 定义图像
fig, ax = plt.subplots()

# 定义子图
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

# 定义动态更新函数
def update(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame/10))
    return line,

# 显示图像
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)
plt.show()

步骤3：示例2：使用matplotlib实现动态显示随机游走

以下是使用matplotlib实现动态显示随机游走的步骤：

1. 导入必要的库，包括matplotlib等。
2. 定义图像。使用matplotlib中的figure函数定义图像。
3. 定义子图。使用matplotlib中的add_subplot函数定义子图。
4. 定义动态更新函数。使用matplotlib中的FuncAnimation函数定义动态更新函数。
5. 显示图像。使用matplotlib中的show函数显示图像。

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

# 定义图像
fig, ax = plt.subplots()

# 定义子图
x, y = 0, 0
line, = ax.plot(x, y)

# 定义动态更新函数
def update(frame):
    global x, y
    x, y = x + np.random.randn(), y + np.random.randn()
    line.set_data([x], [y])
    return line,

# 显示图像
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)
plt.show()

总结

在本攻略中，我们介绍了如何使用matplotlib实现动态显示。我们提供了两个示例来说明如何使用这个方法。matplotlib是Python中用于绘制图像的库，可以方便地绘制各种类型的图像。使用FuncAnimation函数可以方便地实现动态显示。