


Mengemas kini Plot dalam Matplotlib untuk Tkinter
Anda telah menghadapi kesukaran untuk mengemas kini plot dalam Matplotlib dalam aplikasi Tkinter. Anda membenarkan pengguna melaraskan unit skala masa, yang memerlukan pengiraan semula dan mengemas kini plot tanpa membuat plot baharu.
Pendekatan 1: Membersihkan dan Meplot Semula
Secara mudah kaedahnya ialah mengosongkan plot sedia ada dengan memanggil graph1.clear() dan graph2.clear(), kemudian replot data. Walaupun ia lebih mudah, ia juga lebih perlahan.
Pendekatan 2: Mengemas kini Data Plot
Pendekatan alternatif, yang jauh lebih pantas, melibatkan pengemaskinian data objek plot sedia ada. Ini memerlukan sedikit pelarasan kod anda:
def plots(): global vlgaBuffSorted cntr() result = collections.defaultdict(list) for d in vlgaBuffSorted: result[d['event']].append(d) result_list = result.values() f = Figure() graph1 = f.add_subplot(211) graph2 = f.add_subplot(212, sharex=graph1) # Create plot objects vds_line, = graph1.plot([], [], 'bo', label='a') vgs_line, = graph1.plot([], [], 'rp', label='b') isub_line, = graph2.plot([], [], 'b-', label='c') for item in result_list: # Update plot data vds_line.set_data([], []) vgs_line.set_data([], []) isub_line.set_data([], []) tL = [] vgsL = [] vdsL = [] isubL = [] for dict in item: tL.append(dict['time']) vgsL.append(dict['vgs']) vdsL.append(dict['vds']) isubL.append(dict['isub']) # Update plot data vds_line.set_data(tL, vdsL) vgs_line.set_data(tL, vgsL) isub_line.set_data(tL, isubL) # Draw the plot f.canvas.draw() f.canvas.flush_events()
Dalam pendekatan ini, anda mencipta objek plot (cth., vds_line), kemudian mengemas kini datanya dengan setiap lelaran. Kaedah draw() dan flush_events() digunakan untuk memaparkan plot yang dikemas kini pada tetingkap Tkinter.
Dengan memilih pendekatan yang sesuai, anda boleh mengemas kini plot dalam Matplotlib dengan berkesan dalam aplikasi Tkinter anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengemas kini Plot Matplotlib dengan Cekap dalam Aplikasi Tkinter Selepas Menukar Skala Masa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.