我们需要配置图形一次。然后，我们可以使用set_xdata()和set_ydata()更新绘图对象的数据，最后使用 canva...
#line.set_xdata(dataX) # 更新直线的数据 #line.set_ydata(dataList) # 更新直线的数据 line.set_xdata(TIME_DATA) # 更新直线的数据 line.set_ydata(POWER_DATA) # 更新直线的数据 # 大标题(若有多个子图,可为其设置大标题) if n>=100: #ani.save('sin_test1.gif', writer='imagemagick', fps...
plt.ylabel('latitude') L1.set_xdata((-1, 2)) L1.set_ydata((1, 3)) L2.set_xdata((1,3)) L2.set_ydata((1, 10)) plt.show() 5、设置画图轴线点位置的标签 plt.xticks(x,["one","two","three","four"]) plt.yticks(y,["first","second","thrid","fourth"]) # 第一个参数...
fig.set_dpi(80)第四步，绘制线条和一些要显示的元素 # 画四条直线 l1, = ax.plot(xdata, y1, lw=1, color='r', label='加倍')l2, = ax.plot(xdata, y2, lw=1, color='g', label='平方')l3, = ax.plot(xdata, y3, lw=1, color='b', label='立方')l4, = ax.plot(xdata, y4,...
set_axis_on(), set_axis_off() autoscale_view():自动缩放视窗 set_aspect():设置坐标系比例 绘图函数返回的图形对象通常是Line2D、Patch、Text。常用的更新函数有: set_xdata(x):修改x数据 set_ydata(y):修改y数据 set_data():同时修改x,y数据。参数为(2,N)数组,或者两个一维数组。
xdata, ydata = [], [] ln, = plt.plot([], [], 'r-') def init(): ax.set_xlim(0, 2*np.pi) ax.set_ylim(-1, 1) return ln, def update(frame): xdata.append(frame) ydata.append(np.sin(frame)) ln.set_data(xdata, ydata) ...
xdata, ydata = [], [] ln, = plt.plot([], [], 'ro') def init(): ax.set_xlim(0, 2*np.pi) ax.set_ylim(-1, 1) return ln, def update(frame): xdata.append(frame) ydata.append(np.sin(frame)) ln.set_data(xdata, ydata) ...
dx=event.xdata-xpress dy=event.ydata-ypress#print('x0=%f, xpress=%f, event.xdata=%f, dx=%f, x0+dx=%f'%#(x0,xpress,event.xdata,dx,x0+dx))self.rect.set_x(x0+dx)self.rect.set_y(y0+dy)self.rect.figure.canvas.draw()defon_release(self,event):'on release we reset the press...
(横坐标的范围和刻度可根据数据长度更新)bx.set_title("Memory Loading",fontsize=8)# 设置titleline.set_xdata(np.array(obsX))# 更新直线的数据line.set_ydata(np.array(obsY))# 更新直线的数据# 大标题(若有多个子图,可为其设置大标题)plt.suptitle('System Loading',fontsize=8)# 重新渲染子图ax....
xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值,若忽略,则默认为range(1,len(ydata)+1) ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值 linewidth:线条的宽度 linestyle:线型 color:线条的颜色 markersize:标记的size 有三种方法可以用设置线的属性: 1)直接在plot()函数中设置 ...