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這篇文章主要講解了如何使用matplotlib動態刷新指定曲線，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
我就廢話不多說啦，還是直接看代碼吧！
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 100, 20) y = x *2 +3 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x, y) plt.ion() for i in range(10): y = x*i*0.1 + i try: ax.lines.remove(lines[0]) except Exception: pass lines = ax.plot(x ,y) plt.pause(0.1)
補充知識：用Python的matplotlib庫動態顯示不斷增長的數據
"""
Created on Mon Dec 07 16:34:10 2015
@author: SuperWang
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig,ax=plt.subplots()
fig2,ax2=plt.subplots()
y1=[]
y2=[]
for i in range(50):
y1.append(np.sin(i))
y2.append(np.cos(i))
ax.cla()
ax.set_title("Loss")
ax.set_xlabel("Iteration")
ax.set_ylabel("Loss")
ax.set_xlim(0,55)
ax.set_ylim(-1,1)
ax.grid()
ax.plot(y1,label='train')
ax.plot(y2,label='test')
ax.legend(loc='best')
ax2.cla()
ax2.set_title("Loss")
ax2.set_xlabel("Iteration")
ax2.set_ylabel("Loss")
ax2.set_xlim(0,55)
ax2.set_ylim(-1,1)
ax2.grid()
ax2.plot(y1,label='train')
ax2.plot(y2,label='test')
ax2.legend(loc='best')
plt.pause(1)要解決的問題如標題所示，原理很簡單，就是當數據增長時，不斷清空以前的繪畫內容，然后把現有的數據重新畫出來（數據是胡亂生成的）。
具體過程如下：
fig,ax=plt.subplots() 產生一個figure對象和一個axis對象。figure相當于一個窗口，而axis相當于一個畫布。此句也可以用兩句生成，即fig=plt.figure(num)，括號中的參數是figure的ID，如果只需創建一個figure對象，那么可以省略。然后ax=fig.subplot(1,1,1)，subplot()的具體用法可以去google或百度一下。ax.cla()就是在新數據到來時，先把之前的繪制的內容清空，接下來，ax.set_title(“Loss”)，ax.set_xlabel(“Iteration”)，ax.set_ylabel(“Loss”)都很簡單，見名知意。ax.set_xlim(0,55)，ax.set_ylim(-1,1)分別用來設置x軸和y軸的兩個端點。ax.grid()給畫布加上網格。ax.plot(y1,label='train')，ax.plot(y2,label='test')這兩句是實際的繪制命令，其中，參數label是為以后生成圖例用的。ax2.legend(loc='best')用來生成圖例，loc參數代表圖例位置location，而value：‘best'是其中的一種選擇，除此之外，還有左上角等其他選項。最后，plt.pause(1)是為了顯示上更直觀，故意每繪制一次，暫停1秒，注意，這里的單位是秒。如果是實際的應用，而數據生成的過程又比較慢，此句完全可以省略。
這段代碼中創建了兩個窗口，在實驗過程中，我發現只能有一個窗口被選中，即用鼠標點擊哪個窗口，哪個窗口會動態地顯示繪畫過程，而另一個保持不動。
繪畫過程截圖如下：
看完上述內容，是不是對如何使用matplotlib動態刷新指定曲線有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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