


Comment mettre à jour dynamiquement les tracés Matplotlib sans redessiner complètement ?
Mise à jour dynamique des tracés dans Matplotlib sans redessins complets
Lors de la collecte de données à partir d'un port série et de leur traçage, il existe des inefficacités associées à la mise à jour commune méthodes. Effacer et redessiner l’intégralité de l’intrigue ou utiliser des animations chronométrées peut s’avérer peu pratique ou introduire des retards. Cet article présente une approche alternative qui permet des mises à jour incrémentielles du tracé uniquement lorsque de nouvelles données sont reçues.
Mises à jour incrémentielles du tracé
Matplotlib fournit une variété de techniques d'animation, notamment la Fonction FuncAnimation. Cette fonction permet l'animation d'une fonction spécifique dans le temps. Dans notre cas, nous pouvons utiliser cette fonction pour animer le processus d'acquisition de données.
Implémentation de la fonction de mise à jour
La méthode d'animation consiste à modifier la propriété "data" du objet tracé. Au lieu d'effacer l'écran ou la figure, nous pouvons simplement étendre la propriété data en ajoutant de nouveaux points de données aux points existants. Voici un exemple de fonction qui fait cela :
import matplotlib.pyplot as plt import numpy hl, = plt.plot([], []) def update_line(hl, new_data): hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data)) hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data)) plt.draw()
Lorsque de nouvelles données arrivent du port série, appelez simplement la fonction update_line avec les nouvelles données. Cela mettra progressivement à jour l'intrigue sans entraîner la surcharge liée au redessin de la figure entière.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La référence entre lesaforloopandawawhileloopinpythonisthataforloopsUsesed de la manière dont le nombre de personnes interrogées est interdit de se rendre

Dans Python, pour les boucles, conviennent aux cas où le nombre d'itérations est connu, tandis que les boucles conviennent aux cas où le nombre d'itérations est inconnu et plus de contrôle sont nécessaires. 1) Pour les boucles, conviennent aux séquences de traversée, telles que des listes, des chaînes, etc., avec du code concis et pythonique. 2) Bien que les boucles soient plus appropriées lorsque vous devez contrôler la boucle en fonction des conditions ou attendre l'entrée de l'utilisateur, mais vous devez faire attention pour éviter les boucles infinies. 3) En termes de performances, la boucle FOR est légèrement plus rapide, mais la différence n'est généralement pas grande. Le choix du bon type de boucle peut améliorer l'efficacité et la lisibilité de votre code.

Dans Python, les listes peuvent être fusionnées via cinq méthodes: 1) Utiliser les opérateurs, qui sont simples et intuitifs, adaptés aux petites listes; 2) Utilisez la méthode Extend () pour modifier directement la liste originale, adaptée aux listes qui doivent être mises à jour fréquemment; 3) Utiliser des formules analytiques de liste, concises et opérationnelles sur les éléments; 4) Utilisez la fonction itertools.chain () dans une mémoire efficace et adapté aux grands ensembles de données; 5) Utilisez les opérateurs * et la fonction zip () pour être adaptés aux scènes où les éléments doivent être appariés. Chaque méthode a ses utilisations et avantages et inconvénients spécifiques, et les exigences et les performances du projet doivent être prises en compte lors du choix.

ForloopsaUseeseswhentHenwinumberoFitations est censé faire, tandis que ce que l'on

Toconcaténatealistoflistsinpython, useextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) extendMethodissstraightForwardButverbose.2) ListCompesionsaReconciseAnForsivetfordlardataSets.3)

TomegelistSinpython, vous pouvez faire l'opérateur, ExtendMethod, ListComprehension, oriteroTools.chain, chacun avec des avantages spécifiques: 1) l'opératorissimplebutlessoficiesivetforlatelists; 2) ExtendisMemory-EfficientButmodifiestheoriginallist; 3)

Dans Python 3, deux listes peuvent être connectées via une variété de méthodes: 1) Utiliser l'opérateur, qui convient aux petites listes, mais est inefficace pour les grandes listes; 2) Utiliser la méthode Extende, qui convient aux grandes listes, avec une efficacité de mémoire élevée, mais modifiera la liste d'origine; 3) Utiliser * l'opérateur, qui convient à la fusion de plusieurs listes, sans modifier la liste originale; 4) Utilisez Itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données, avec une efficacité de mémoire élevée.

L'utilisation de la méthode join () est le moyen le plus efficace de connecter les chaînes à partir des listes de Python. 1) Utilisez la méthode join () pour être efficace et facile à lire. 2) Le cycle utilise les opérateurs de manière inefficace pour les grandes listes. 3) La combinaison de la compréhension de la liste et de la jointure () convient aux scénarios qui nécessitent une conversion. 4) La méthode Reduce () convient à d'autres types de réductions, mais est inefficace pour la concaténation des cordes. La phrase complète se termine.


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