Wie kann man Matplotlib-Plots ohne Überlagerung effizient aktualisieren?

Plots in Matplotlib aktualisieren

Das Neuzeichnen von Plots in Matplotlib kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie sie aktualisieren müssen, ohne zusätzliche Plots anzuhängen. In dieser Frage wird untersucht, wie dieses Problem behoben werden kann.

Das Problem ergibt sich aus der Verwendung von Figure und FigureCanvasTkAgg, die jedes Mal, wenn die Funktion plots() aufgerufen wird, einen neuen Plot erstellen. Dies führt dazu, dass mehrere Plots übereinander gelegt werden, anstatt aktualisiert zu werden.

Um dieses Problem zu beheben, stehen zwei Optionen zur Verfügung:

Option 1: Löschen und neu zeichnen

Dies ist die einfachste Option, aber auch die langsamste. Dabei werden die vorhandenen Diagramme gelöscht, bevor die neuen Daten erneut dargestellt werden. Dies kann erreicht werden, indem graph1.clear() und graph2.clear() am Anfang der Funktion plots() hinzugefügt werden. Obwohl dieser Ansatz unkompliziert ist, ist er rechenintensiv und möglicherweise nicht für Echtzeitaktualisierungen geeignet.

Option 2: Daten aktualisieren

Ein effizienterer Ansatz ist Aktualisieren Sie die Daten der vorhandenen Plotobjekte. Dies erfordert eine Änderung der Funktion plots(), um die y-Daten der Linien zu aktualisieren, anstatt neue Linien zu erstellen. Diese Methode ist viel schneller, erfordert jedoch einen sorgfältigen Umgang mit Datenform und Achsengrenzen.

Zum Beispiel:

# Update the y-data of the existing line
line1.set_ydata(np.sin(x + phase))
# Draw the updated plot
fig.canvas.draw()
# Flush any pending events
fig.canvas.flush_events()

Dieser Ansatz ermöglicht effiziente Aktualisierungen des Plots, ohne dass ein Löschen und ein erneutes Plotten erforderlich ist die gesamte Figur. Es ist besonders nützlich für die Echtzeitvisualisierung dynamischer Daten.

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