如何在数据文件发生变化时动态更新 Matplotlib 图形?
matplotlibpythondata visualization
要在数据文件发生变化时更新 Matplotlib 图形，我们可以采取以下步骤 −
- 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
- 初始化变量 m 和 n，以获取一组子图。
- 创建颜色列表，以动态绘制颜色。
- 使用 plot() 方法和随机数据点绘制动态数据点。
- 要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True m = 2 n = 4 fix, axes = plt.subplots(nrows=m, ncols=n) hexadecimal_alphabets = '0123456789ABCDEF' color = ["#" + ''.join([random.choice(hexadecimal_alphabets) for j in range(6)]) for i in range(m*n)] for i in range(m): for j in range(n): axes[i][j].clear() axes[i][j].plot(np.random.rand(10), np.random.rand(10), color=color[100 % np.random.randint(1, len(color))]) plt.pause(0.1) plt.show()
输出
