


Bagaimana Mengemas kini Plot Matplotlib dengan Cekap Tanpa Menambah Data Baharu?
Mengemas kini Plot dalam matplotlib
Semasa merancang data, anda mungkin menghadapi senario di mana anda perlu mengubah suai plot sedia ada untuk mencerminkan data yang dikemas kini. Dalam matplotlib, cabaran timbul apabila anda hanya mahu mengemas kininya tanpa menambah yang baharu. Artikel ini meneroka dua pilihan untuk mengemas kini plot anda dengan cekap.
Pilihan 1: Kosongkan dan Lompat Semula
Dalam pendekatan ini, anda mengosongkan kawasan plot semasa sebelum mengisinya semula dengan yang dikemas kini data. Berikut ialah contoh:
import matplotlib.pyplot as plt # Your data and plot generation code... # Clear the current plot plt.gca().clear() # Replot the data # ...
Pilihan 2: Kemas Kini Data
Pendekatan yang lebih cekap ialah mengemas kini data objek plot sedia ada dan bukannya menyusun semula. Kaedah ini memerlukan anda mengubah suai kod anda untuk menampung kemas kini data dinamik. Berikut ialah contoh:
import matplotlib.pyplot as plt # Your data and initial plot setup... # Update the data line1.set_ydata(new_y_values) # Redraw the plot plt.draw()
Pertimbangkan pilihan kedua jika anda memerlukan kemas kini plot yang kerap. Walau bagaimanapun, pastikan bentuk data kekal konsisten dan jika julat data berubah, tetapkan semula had paksi secara manual.
Dengan menggunakan teknik ini, anda boleh mengemas kini plot dalam matplotlib dengan cekap, memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan responsif.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengemas kini Plot Matplotlib dengan Cekap Tanpa Menambah Data Baharu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
