s0, '4 Hz': s1, '8 Hz': s2} def hzfunc(label): ydata = hzdict[label] l.set_ydata(ydata) plt.draw...blue', 'green') radio2 = RadioButtons(rax, colors) def colorfunc(label): l.set_color(label) plt.draw...steps', ':') radio3 = RadioButtons(rax, styles) def stylefunc(label): l.set_linestyle(label) plt.draw...(styles) radio3.set_active(styles.index(style)) l.set_linestyle(style) #根据设置的属性绘制图形 plt.draw
/img/fake_images-{}.png'.format(epoch + 1)) # print(type(r3)) # plt.draw()...plt.draw() plt.savefig('.
t.append(t_now)#模拟数据增量流入，保存历史数据 m.append(sin(t_now))#模拟数据增量流入，保存历史数据 plt.plot(t,m,'-r') plt.draw...time.sleep(0.01) 备注：此代码经过很多人测试发现不能呈现动态效果（我原本在ubuntu系统上是可以的，经验证在windows上也不行），特在此说明，如果出不了动态效果，就将 plt.draw...# plt.scatter(t_now, sin(t_now)) plt.draw()#注意此函数需要调用 time.sleep(0.01) 1.3 无需保存数据（进阶版） 以上是动态的显示一个函数...y = np.sin(t*i/10.0) plt.plot(t, y) # 一条轨迹 plt.draw()#注意此函数需要调用 time.sleep(1) 2....如果运行以上程序发现运行异常，按以下两步修改 将plt.draw() time.sleep(0.01)替换为plt.pause(0.01)运行，看是否正常。
thresh), fontsize=14) # 删除这三行 # plt.axis('off') # plt.tight_layout() # plt.draw...CONF_THRESH) # 将vis_detections 函数中for 循环之后的3行代码移动到这里 plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.draw
更新数据 l.set_xdata(t-t[0]) l.set_ydata(ydata) #重新绘制图形 plt.draw
组件的当前值，并以此来更新图形 amp = samp.val freq = sfreq.val l.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t)) plt.draw
#将x2的高度置为x1的高度 tempbar[x2].set_fc("red") #将要交换的x2置为红色标志 plt.draw
numpy.asfarray(scaled_input).reshape((28,28)) ''' plt.imshow(imag_array,cmap='Greys',animated=True) plt.draw...numpy.asfarray(scaled_input).reshape((28,28)) #plt.imshow(imag_array,cmap='Greys',animated=True) #plt.draw
., 0.8, 0.8), )) plt.draw() plt.show() # print('The dimension(x.dim 2) is too high to draw') # 梯度下降法只能求解凸函数
() plt.plot(steps, y_np, 'r-') plt.plot(steps, prediction.data.numpy().flatten(), 'b-') plt.draw
thresh), fontsize=14) plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.draw
transform=ax.transAxes, fontsize='x-large') ax.legend(loc='upper left', fontsize='x-large') plt.draw
tempbar[x2].get_height()) # tempbar[x2].set_height(temp1height) # tempbar[x2].set_fc("red") # plt.draw
width=1, color="red") plt.bar(left_offset, single_output_series * 0.3, width=1, color="green") plt.draw...width=1, color="red") plt.bar(left_offset, single_output_series * 0.3, width=1, color="green") plt.draw
color="red") plt.bar(left_offset, single_output_series * 0.3, width=1, color="green") plt.draw...color="red") plt.bar(left_offset, single_output_series * 0.3, width=1, color="green") plt.draw
plt.plot(steps, y_np.flatten(), 'r-') plt.plot(steps, prediction.data.numpy().flatten(), 'b-') plt.draw
axis='x', labelrotation= 90) plt.legend() plt.title('Actual vs predicted on the last 100 data points') plt.draw
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