matplotlib是一个Python的绘图库,可以用来创建各种类型的图表和可视化效果。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...
问Matplotlib: set_data在图形显示中没有影响ENmatplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化...
https://matplotlib.org/stable/api/animation_api.html 本教程中的想法是创建一行ln, = plt.plot([], []),并使用ln.set_data更新该行的数据以生成动画。当线条数据是由n个数据点组成的一维数组(shape=(n,))时,这一切都可以正常工作,但当线条数据是由k条要绘制的线条组成的二维数组(shape=(n,k))时,我...
ax.set_ylim(0,100)delxdata[:]delydata[:] line.set_data(xdata, ydata)returnline, xdata=[] ydata=[] fig= plt.figure(figsize=(18, 8), facecolor="white") ax= fig.add_subplot(111) line,= ax.plot(xdata, ydata, color="red")#update the datadefupdate(data): x, y=data xdata.app...
ax.set_xlim(0, 10) del y_cpudata[:] del x_cpudata[:] line.set_data(x_cpudata, y_cpudata) return line, #应用plot命令绘制折线图,线宽为2,颜色红色 fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot([], [], lw=3,c ='red') ax.grid() x_cpudata, y_cpudata = [], [] #构...
ln.set_data(xdata, ydata) #重新设置曲线的值returnln, ani= FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 10), #这里的frames在调用update函数是会将frames作为实参传递给“n” init_func=init, blit=True) plt.show() PS:一般来说一个动图有两类函数,一类是初始化函数,另一类是需要...
(0, 2, 1000) y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line, #绘制动画,frames帧数,interval周期行调用animate方法 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True) anim.save('ccccc.gif', fps=30) plt....
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationplt.style.use('seaborn-pastel')fig = plt.figure()ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))line, = ax.plot([], [], lw=3)def init():line.set_data([], [])return line,def animate...
# data:移动轴的位置到交叉轴的指定坐标 outward:不太懂 axes:0.0 - 1.0之间的值,整个轴上的比例 center:('axes',0.5) zero:('data',0.0) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ...
data=np.random.rand(10,10)mask=np.zeros_like(data)mask[2:8,3:7]=Truemasked_data=ma.masked_array(data,mask)fig,ax=plt.subplots()im=ax.imshow(masked_data)ax.set_title('Masked Heatmap - how2matplotlib.com')plt.colorbar(im)plt.show() ...