Comment réaliser un traçage non bloquant avec Matplotlib ?

Dépannage du traçage non bloquant avec Matplotlib

La nature bloquante de Matplotlib peut entraver la visualisation des données en temps réel. Cet article explore les solutions pour surmonter ce problème, en utilisant un exemple fourni dans la demande initiale.

Le problème : problèmes de backend avec Qt4Agg

Le code original utilisait Qt4Agg comme backend, auquel on sait que limitations dans l’exécution non bloquante. L'utilisation de show(block=False) peut entraîner une fenêtre gelée car Qt4Agg ne prend pas en charge cette fonctionnalité.

La solution : mode interactif et pause

Pour obtenir un traçage non bloquant avec matplotlib, deux les étapes clés sont cruciales :

1. Activez le mode interactif à l'aide de plt.ion(), qui permet à matplotlib de répondre aux événements de l'interface graphique pendant que votre code continue de s'exécuter.
2. Appelez plt.pause( time) (par exemple, plt.pause(0.001) comme dans la solution fournie) pour donner à l'interface graphique le temps de gérer les événements, y compris le redessin de votre tracé.

Code mis à jour

Voici le code mis à jour intégrant ces solutions :

<code class="python">import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def main():
    plt.axis([-50,50,0,10000])
    plt.ion()
    plt.show()

    x = np.arange(-50, 51)
    for pow in range(1,5):   # plot x^1, x^2, ..., x^4
        y = [Xi**pow for Xi in x]
        plt.plot(x, y)
        plt.draw()
        plt.pause(0.001)
        input("Press [enter] to continue.")

if __name__ == '__main__':
    main()</code>

Ce code vous permettra de mettre à jour le tracé existant de manière non bloquante, offrant une expérience de visualisation transparente et réactive.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!