动态更新 matplotlib 中的 plot（动画）

Question

我正在尝试使用 Z6F8BBEA5A89184EBA80DZA8 在 Matplotlib Python 3.x 中动态更新 plot。 它首先为用户显示一个文件对话框到 select.csv 文件。

以下是 .csv 文件的示例：

我想每行 plot 然后更新 plot 并绘制下一行。

这是我目前拥有的：

plt.style.use('fivethirtyeight')

xs =[]
ys = []

csvFile = filedialog.askopenfile(mode='r', filetypes=(("CSV file", "*.csv"), ("All files", "*.*")), title="Select a  CSV file")
csvFile2 = pd.read_csv(csvFile, header=[2])

selectedColumn = csvFile2.iloc[0:, 3:]

selectedArray = selectedColumn.to_numpy()  # arrays


def animate():
    for row in selectedArray:
        plt.clf() #clear current figure
        plt.plot(row)
        plt.title('Plot')
        plt.xlabel('Radar No')
        plt.ylabel('Value')

        plt.ylim(0.2, 0.9)  # Keeping the y axis stays the same during the loop
        plt.draw()
        plt.pause(0.0078) #0.0078 if the frequency is 128Hz -- Idk about this one
        plt.show()
animate()

它会动态执行 plot 数字，但 fps 很慢，大约 5 fps。

因此，我正在寻找另一种方法 Funcanimation，但我不知道如何使用它。 在变量Selectedarray内部是这样的：

[0.489377 0.481563 0.477656... 0.300366 0.294261 0.288156] [0.489866 0.48254 0.478633... 0.300855 0.294994 0.288645] [0.489377 0.481319 0.478144... 0.300122 0.293773 0.288156]

……

我相信使用 Funcanimation 更快，我可以控制速度（？）有人可以帮忙吗？

谢谢你。

Answer 1

有一种方法可以使用 flush_events() 方法来完成这些事情。 我将尝试在这里给出一个一般性的答案，可能需要针对特定的数据和需求进行一些调整。 另外，考虑使用 time.sleep() 来控制图形更新的速度。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time

myarray = pd.read_excel("yourdata.xlsx", index_col=None)
fig, ax = plt.subplots(1)
i=0
for row in myarray.head().itertuples():
    print(row)
    if i == 0:
        line, = ax.plot(row)
    else:
        line.set_ydata(row)
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    plt.show()
    i += 1
    time.sleep(0.5)