使用python怎么繪制動態曲線

這期內容當中小編將會給大家帶來有關使用python怎么繪制動態曲線，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

Python的優點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。

從txt種獲取數據 并且通過動態曲線顯示

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.animation as animation 
import time 
# Fixing random state for reproducibility 
np.random.seed(196) 
path = "feed.txt" 
file = open(path, 'r') 
data = []
for line in file.readlines(): 
 lineArr = line.strip().split() 
 data.append(int(lineArr[0])) 
xdata = np.arange(0,len(data))
#初始數據繪圖 
dis = np.zeros(40) 
dis2 = dis 
fig, ax = plt.subplots() 
line, = ax.plot(dis) 
ax.set_ylim(0, 100) 
plt.grid(True) 
ax.set_ylabel("distance: m") 
ax.set_xlabel("time") 
 
def update(frame): 
 global dis 
 global dis2 
 global line 
 #讀入模擬 
 a = frame 
 time.sleep(np.random.rand()/10) 
 #繪圖數據生成 
 dis[0:-1] = dis2[1:] 
 dis[-1] = a 
 dis2 = dis 
 #繪圖
 line.set_ydata(dis) 
 #顏色設置 
 plt.setp(line, 'color', 'b', 'linewidth', 2.0) 
 return line 
ani = animation.FuncAnimation(fig, update,frames=data, interval=10) 
plt.show()

輸出：

補充拓展：Python繪制mes曲線實例

mes曲線：累計誤差曲線。一般用于測試生成的關鍵點與標定的關鍵點間的差異情況，差異一般是指兩點間的歐氏距離。

標記點坐標 p_g(x,y)

預測點坐標 p_t(x,y)

dist(p_g,p_t)可以計算兩點間的歐氏距離。

def dist(point1,point2):
 return ((point1[0] - point2[0]) ** 2 + (point1[1] - point2[1]) ** 2) ** 0.5

在人臉的關鍵點檢測中，dist()計算的距離/雙眼間距離 進行歸一化。將歸一化后的值append到MSE，調用drawCDFSingle(MSE)即可看到累計誤差曲線。

def drawCDFSingle(MSE):
 plotDataset = [[], []]
 plt.grid()
 plt.xlabel("pixel error")
 plt.ylabel("Fraction of number of landmarks")
 plt.title('CDF')
 for i in range(len(MSE[0])):
  sumnum = 0
  mse_point = [x[i] for x in MSE]
  mse_point.sort()
  plotDataset[0]=[]
  plotDataset[1]=[]
  for t in range(len(mse_point)):
   plotDataset[0].append(float(t+1)/len(mse_point))
   # sumnum=sumnum+float(mse_point[t])
   plotDataset[1].append(float(mse_point[t]))
  plt.plot(plotDataset[1],plotDataset[0] , color[i%len(color)]+linestyle[i%len(linestyle)], linewidth=2, label=i)
 plt.legend() # make legend
 plt.show()

上述就是小編為大家分享的使用python怎么繪制動態曲線了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。