matplotlib平滑動畫疊加在散點圖上

Question

以下Jupyter中的Python代碼顯示了一個示例，該示例顯示了一些生成的散點圖數據，並疊加了一條線，您可以交互地更改y截距和斜率，還顯示了均方根誤差。 我的問題是：如何使它更具響應性？ 會有滯后和積累的變化需要處理，並且閃爍很多。 可以更快，更靈敏，更流暢嗎？

///

%matplotlib inline

from ipywidgets import interactive
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Desired mean values of generated sample.
N = 50

# Desired mean values of generated sample.
mean = np.array([0, 0])

# Desired covariance matrix of generated sample.
cov = np.array([
        [ 10,  8],
        [  8, 10]
    ])

# Generate random data.
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=N)
xdata = data[:, 0]
ydata = data[:, 1]

# Plot linear regression line
def f(m, b):
    plt.figure()
    x = np.linspace(-10, 10, num=100)
    plt.plot(xdata, ydata, 'ro')
    plt.plot(x, m * x + b)
    plt.ylim(-10, 10)
    rmes = np.sqrt(np.mean(((xdata*m+b)-ydata)**2))
    print("Root Mean Square Error: ", rmes)

interactive_plot = interactive(f, m=(-10.0, 10.0), b=(-10, 10, 0.5))
output = interactive_plot.children[-1]
output.layout.height = '350px'
interactive_plot

///

Answer 1

您需要在函數末尾具有plt.show() 。 有一個關於它的github問題

嘗試將FloatSlider與continuous_update=False 。 看這里

interactive_plot = interactive(f, m=FloatSlider(min=-10.0, max=10.0,  continuous_update=False), 
                               b=FloatSlider(min=-10, max=10, step=.5, continuous_update=False))