2024年4月23日发(作者：)
python显示动态曲线的方法(一)
Python显示动态曲线的方法
概述
在数据可视化中，动态曲线是一种常用的展示数据变化趋势的方
式。Python提供了多种方法用于显示动态曲线，本篇文章将介绍其中
常用的几种方法。
方法一：使用Matplotlib动态更新曲线
1. 导入所需的库：import numpy as np 和 import as plt。
2. 创建一个窗口和一个轴对象：fig, ax = ()
3. 初始化一个空曲线对象：line, = ([], [])
4. 定义一个更新曲线的函数：
def update_line(i):
x = (0, 10, 1000)
y = (2 * * (x - * i))
_data(x, y)
return line,
5. 调用FuncAnimation函数更新曲线：
ani = FuncAnimation(fig, update_line, frames=100, b
lit=True)
()
方法二：使用Bokeh动态更新曲线
1. 导入所需的库：from import curdoc 和 from import
figure, ColumnDataSource
2. 创建一个绘图对象：p = figure(plot_width=400,
plot_height=400)
3. 创建一个数据源对象：source =
ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
4. 初始化一个空曲线对象：(x='x', y='y', source=source)
5. 定义一个更新曲线的回调函数：
def update():
x = (0, 10, 1000)
y = (2 * * (x - * i))
= dict(x=x, y=y)
6. 添加回调函数到文档对象：
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)
7. 运行应用程序：curdoc().title = "Dynamic Line Plot"
and curdoc().add_root(p)
方法三：使用Plotly动态更新曲线
1. 导入所需的库：import _objs as go 和 from import
make_subplots
2. 创建一个子图对象：fig = make_subplots(1, 1)
3. 初始化一个空曲线对象：trace = (x=[], y=[])
4. 添加曲线对象到子图中：_trace(trace, 1, 1)
5. 定义一个更新曲线的回调函数：
def update():
x = (0, 10, 1000)
y = (2 * * (x - * i))
[0].x = x
[0].y = y
6. 设置动态更新：_layout(xaxis=dict(range=[0, 10]),
yaxis=dict(range=[-1, 1]))
7. 运行应用程序：()
结论
本文介绍了三种常用的Python显示动态曲线的方法：使用
Matplotlib、Bokeh和Plotly。通过调用相应的函数和方法，可以快
速绘制和更新动态曲线，展示数据的变化趋势。根据不同的需求和个
人喜好，选择适合的方法进行数据可视化。
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