plt.title(f'Plotting Step {i+1}') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.draw() plt.pause(1) # 暂停1秒 在这个示例中,我们使用了plt.ion()开启交互模式,plt.pause(1)实现每次更新图形后暂停1秒的效果。ax.clear()用于在每次更新前清空当前绘图区域。 1.2
plt.show()输出：同样，pause()函数也可以用于在各种图形中创建动画。🚀 方法二：使用FuncAnimation()...
plt.pause(0.1) # 主循环,生成点并展示 for i in range(num_points): if i == 0: # 如果是第一个点,则随机生成 new_point = (np.random.uniform(-100, 100), np.random.uniform(-100, 100)) else: midpoint = calculate_midpoint(points) new_point = generate_new_point(midpoint, variance) ...
就是利用plt库来创建图像窗口,我们显示用plt.figure()创建窗口,在用plt.imshow(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) 进行格式转换,最后利用plt.pause(0.01) 刷新图像并进行成像。 但plt库是一个用于绘图的Python库,用它来实时显示画面还是很为难,通过实验我发现每次刷新窗口需要时间过长,会占用90%的运行时间...
plt.show:显示图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 1. 2. 3. plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # 定义一个figure图像窗口,编号为3;大小为(8, 5) ...
注意要使用到plt.pause(time)函数。 动态条形图 基本原理是将数据放入数组,然后每次往数组里面增加一个数,清除之前的图,重新画出图像。 代码: Python 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()y1=[]foriinrange(50):y1.append(i)# 每迭代一次...
plt.show() plt.pause(3600) # 延时关闭,以便开启多个绘图窗口,须在程序最后执行 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 结果: ---分割线--- 二维云模型 def plot_2d_cloud_model(Ex, En, He, n, ax, label='', color = 'r',marker = 'o'): """该函数每次画1...
回答:是的,你可以使用matplotlib的pyplot模块的pause函数来实现实时绘图的效果。在每次更新数据后,调用pause函数可以暂停程序的执行一段时间,从而实现实时显示数据的变化。你可以在每次更新数据后调用pause函数,并在参数中指定暂停的时间,以控制显示数据的速度。
plt.pause(0.001) # 暂停一段时间,不然画的太快会卡住显示不出来display.clear_output(wait=True) plt.ioff() # 关闭画图窗口 使用上述代码即可实现在Jupyter Notebook内展示动态图形,其关键在于IPython中的display.clear_output()。 1、display和display.clear_output() ...
再使用plt.imshow()函数将转换后的RGB图像进行显示。 最后进行图像刷新 plt.pause(0.01) # 刷新图像复制 刷新函数用于暂停程序执行一段时间,以便刷新图像。参数0.01表示暂停时间为0.01秒,即10毫秒。 结果如图: 代码修改好了,按照上帖的方式运行,运行过程中电脑会生成一个Figure窗口,用来显示实时视频和检测结果。并且...