在实时绘制实时数据时,使用NumPy数组可以提高计算和绘图效率。以下是一些步骤和方法:
import numpy as np
data = np.array([])
new_data = 10 # 假设收到新的数据为10
data = np.append(data, new_data)
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制数据
plt.plot(data)
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 100) # 假设x轴范围为0到100
ax.set_ylim(0, 100) # 假设y轴范围为0到100
line, = ax.plot([], []) # 创建一个空的线图
new_data = 10 # 假设收到新的数据为10
data = np.append(data, new_data)
# 更新图形
line.set_data(np.arange(len(data)), data)
plt.draw()
plt.pause(0.001)
这样,每当收到新数据时,就会更新图形中的数据点,实现实时绘图。
NumPy数组的优势包括:
使用NumPy数组的应用场景包括:
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