While 루프 내의 실시간 플로팅
비디오 소스의 데이터를 실시간으로 표시하려고 할 때 사용자는 종종 어려움을 겪습니다. while 루프 내에서 플롯을 업데이트합니다. 일반적인 문제 중 하나는 루프가 완료될 때까지 플롯이 정적으로 유지된다는 것입니다. 이 문제는 동적 데이터를 표시하는 데 사용되는 방법에서 발생합니다.
제공된 코드 조각에서:
while i <p>루프는 데이터 포인트를 추가하고 단일 포인트를 그린 다음 plt.show를 호출합니다. (). 그러나 plt.show()는 GUI를 차단하고 창을 수동으로 닫을 때까지 다른 코드가 실행되지 않도록 하여 업데이트가 지연됩니다.</p><p>실시간 플로팅을 달성하려면 plt.pause()를 사용해야 합니다. . 수정된 버전은 다음과 같습니다.</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()
핵심 변경 사항은 각 점을 플로팅한 후 plt.pause(0.05)를 추가한 것입니다. plt.pause()는 업데이트된 데이터를 그리는 동시에 GUI의 이벤트 루프를 실행합니다. 0.05 인수는 50밀리초의 지연을 지정하여 GUI에 지점을 표시하고 사용자 상호 작용(예: 창 닫기)을 처리할 시간을 제공합니다.
이 수정된 코드는 플롯이 실시간으로 원활하게 업데이트되도록 보장해야 합니다. 사용자가 데이터를 동적으로 시각화할 수 있습니다.
위 내용은 Matplotlib의 While 루프 내에서 데이터의 실시간 플로팅을 어떻게 달성할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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