while ループ内のリアルタイム プロット
ビデオ ソースからのデータをリアルタイムで表示しようとすると、ユーザーは多くの場合、次のような問題に遭遇します。 while ループ内でプロットを更新します。典型的な問題の 1 つは、ループが完了するまでプロットが静的なままであることです。この問題は、動的データの表示に使用されるメソッドに起因します。
提供されたコード スニペット内:
while i <p>ループはデータ ポイントを追加し、単一のポイントをプロットしてから、plt.show を呼び出します。 ()。ただし、plt.show() は GUI をブロックし、ウィンドウが手動で閉じられるまで他のコードの実行を妨げるため、更新が遅れます。</p><p>リアルタイムのプロットを実現するには、plt.pause() を使用する必要があります。 。以下は改訂版です:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.axis([0, 10, 0, 1]) for i in range(10): y = np.random.random() plt.scatter(i, y) plt.pause(0.05) plt.show()
主な変更点は、各点をプロットした後に plt.pause(0.05) を追加したことです。 plt.pause() は、更新されたデータを描画し、GUI のイベント ループを実行します。引数 0.05 は 50 ミリ秒の遅延を指定し、GUI にポイントを表示してユーザー インタラクション (ウィンドウを閉じるなど) を処理する時間を与えます。
この変更されたコードにより、プロットがリアルタイムでスムーズに更新されるようになります。ユーザーがデータを動的に視覚化できるようにします。
以上がMatplotlib の While ループ内でデータのリアルタイム プロットを実現するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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