matplotlib 多条曲线动态显示

最新推荐文章于 2024-06-20 16:34:51 发布

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本文探讨了两种不同的数据保存方法，一种是仅保留缓存数据，用于频繁更新的动态绘图中；另一种则是每次迭代都保存完整数据。通过对比，揭示了两种方式在效率和数据完整性上的差异。

只保存缓存的数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

POINTS = 10
x_list = [0] * POINTS
sin_list = [0] * POINTS
cos_list = [0] * POINTS
indx = 0

while True:
    y = []
    indx += 1
    # 更新绘图数据
    x_list = x_list[1:] + [indx]
    sin_list = sin_list[1:] + [np.sin((indx / 20) * np.pi)]
    cos_list = cos_list[1:] + [np.cos((indx / 20) * np.pi)]
    y.append([sin_list, 'sin_list'])
    y.append([cos_list, 'cos_list'])
    # 显示时间
    plt.pause(0.01)
    # 清除上一次显示
    plt.cla()
    for i in range(len(y)):
        plt.plot(x_list, y[i][0], label=y[i][1])
    plt.legend()

保存原有数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

POINTS = 10
x_list = [0] * POINTS
sin_list = [0] * POINTS
cos_list = [0] * POINTS
indx = 0

while True:
    y = []
    indx += 1
    # 更新绘图数据
    x_list.append(indx)
    sin_list.append(np.sin((indx / 20) * np.pi))
    cos_list.append(np.cos((indx / 20) * np.pi))
    y.append([sin_list, 'sin_list'])
    y.append([cos_list, 'cos_list'])
    # 显示时间
    plt.pause(0.01)
    # 清除上一次显示
    plt.cla()
    for i in range(len(y)):
        plt.plot(x_list, y[i][0], label=y[i][1])
    plt.legend()