高效更新Matplotlib 繪圖
要更新Matplotlib 中的繪圖同時避免重複繪圖,請考慮以下選項:
1。使用 Clear 方法進行清除和重新繪圖
在重繪繪圖之前呼叫 graph1.clear() 和 graph2.clear()。這確保了一個乾淨的記錄,但可能會很慢。
2.更新繪圖物件的數據
更新現有繪圖物件的數據,而不是完全重新繪圖。這更快,但要求資料形狀保持不變。可能需要手動調整軸限制。
示範第二個選項:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Define initial data x = np.linspace(0, 6*np.pi, 100) y = np.sin(x) # Create figure and plot fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) line1, = ax.plot(x, y, 'r-') # Iterate through phases and update data for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 500): line1.set_ydata(np.sin(x + phase)) fig.canvas.draw() fig.canvas.flush_events()
此方法有效地即時更新繪圖數據,而無需重新繪製整個繪圖。
以上是如何在不重新繪圖的情況下有效率地更新 Matplotlib 繪圖?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一個“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“陣列” isamorememory-sepersequeSequeSequeSequeSequeRingequiringElements.1)列表

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。


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