Matplotlib 的动画 API 如何改进不确定数据流的动态绘图更新？

使用 Matplotlib 更新不确定数据的动态绘图

在创建监控和可视化数据流的应用程序时，高效更新不确定数据的绘图面临的挑战到达时间出现。本文利用 Matplotlib 的动画 API 探讨了解决此问题的一个引人注目的解决方案。

采用清除和重绘整个绘图的传统方法，性能可能成为长时间运行的应用程序的一个问题。或者，动画技术提供了更有效的解决方案。

Matplotlib 提供了一系列动画选项，FuncAnimation 函数特别适合这种情况。此函数随着时间的推移对指定函数进行动画处理，该函数可以是数据采集函数。

动画方法通过更新正在绘制的视觉对象的数据属性来工作，从而无需清除屏幕或图形。通过扩展 data 属性，可以将新的点添加到现有的线条或其他图形元素中。

对于不确定的数据到达，以下代码片段提供了实用的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

hl, = plt.plot([], [])

def update_line(hl, new_data):
    hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data))
    hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data))
    plt.draw()

此函数使用新的传入数据扩展现有的 x 和 y 数据数组，并触发绘图更新。通过在从串行端口接收到数据时调用 update_line，绘图仅在必要时动态更新，从而确保不断变化的数据流的高效且响应灵敏的可视化。

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