作为数据驱动应用程序的一部分，开发人员经常遇到实时绘制数据的挑战。然而，当尝试在“while”循环中实现实时绘图时，会出现一个常见问题。
考虑以下示例，我们的目标是使用 OpenCV 实时绘制随机数据点：
fig = plt.figure()
plt.axis([0, 1000, 0, 1])
i = 0
x = list()
y = list()
while i < 1000:
temp_y = np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y)
plt.scatter(i, temp_y)
i += 1
plt.show()不幸的是，这段代码无法实时单独绘制点。相反，它会暂停程序的执行，直到循环完成后再显示图形。
启用实时绘图的关键在于在循环内调用 plt.pause(0.05) 函数。该函数不仅使用最新数据更新绘图，还运行 GUI 的事件循环。这允许用户交互，确保绘图在循环执行期间保持响应和交互：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis([0, 10, 0, 1])
for i in range(10):
y = np.random.random()
plt.scatter(i, y)
plt.pause(0.05)
plt.show()通过合并 plt.pause(0.05)，您可以解锁实时绘制数据点的能力 -时间，让您可以在数据流入时将其可视化。
以上是如何在Python中的While循环中实现实时绘图？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
