以下是一个使用set_data方法的简单示例: python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class CustomPlot: def __init__(self): self.x = [] self.y = [] self.line = None def plot(self, x, y): self.x.append(x) self.y.append(y) if self.line is None: self.line, = pl...
set_data()是matplotlib中的一个函数,用于更新绘图的数据。 当使用set_data()函数更新数据后,如果不调用重新绘制图形的函数(如plt.plot()或ax.plot()),则图形不会自动更新。这是因为matplotlib使用一个绘图缓冲区来存储绘图数据,只有在调用重新绘制函数时,才会将缓冲区中的数据绘制到图形上。 如果希望在...
axs[i].set_xlabel('Boo') 第三方库的数据对象接口 一些第三方库已经实现对其数据进行绘图,比如pandas和array都实现了data.plot()方法,下游库可以实现一个简单的数据容器,该容器将x和y数据存储在一起,然后实现绘图方法: importmatplotlib.pyplotasplt classDataContainer: def__init__(self,x,y) : self._x =...
ax.plot(xdata,plot_data,"b-") ax.set_xticks(range(len(labels))) ax.set_xticklabels(labels) ax.set_yticks([1.4,1.6,1.8]) # grow the y axis down by0.05ax.set_ylim(1.35,1.8) # expand the x axis by0.5at two ends ax.set_xlim(-0.5,len(labels)-0.5) plt.show() 设置4:移动刻度...
data=np.loadtxt('41563_2023_1702_MOESM5_ESM.txt',skiprows=2) 这数据是处理过的,变成TXT文档了,原始的文件xlsx格式老提示不是utf-8编码,改了也没用,直接就txt了(这里skiprows=2是因为原始数据前两行是备注) 接下来就可以画图了 plt.figure(dpi=300,figsize=(10,8))foriinrange(0,4,1):plt.plot(...
self.p2 = self.memplot.plot(pen='r')### Set Data ###self.X = deque([],50) self.Y = deque([],50) self.counter =0self.fps =0.self.lastupdate = time.time()### Start ###self._update()def_update(self): self.X.append(int(time.time()*1000)) self.Y.append(random...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y1,linestyle='--')plt.plot(x,y2)plt...
color='grey')self.__artist=lineself.__set_data=self.__artist.set_dataelifself.__plot_type=...
r')axs[1].plot(x,y2,'b')# 设置两个子图的x轴范围相同axs[0].set_xlim(2,8)axs[1].set...
plot(theta, y, color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = 'orange')sub2.set_xlim(5, 6)sub2.set...