Question

matplotlib是否有可能只更新图中的最新点而不是重新绘制整个数字？

例如：这可能是动态绘图的最快方式

initiate:
fig1 = Figure(figsize = (8.0,8.0),dpi = 100)
axes1 = fig1.add_subplot(111)
line1, = axes1.plot([],[],animated = True)

when new data is coming:
line1.set_data(new_xarray,new_yarray)
axes1.draw_artist(line1)
fig1.canvas.update()
fig1.canvas.flush_events()

但这将重新绘制整个数字！我认为这是否可行：

when new data is coming:
axes1.draw_only_last_point(new_x,new_y)
update_the_canvas()

它只会将新点（new_x，new_y）添加到轴而不是重新绘制每个点。

如果您知道python的哪个图形库可以做到这一点，请回答或评论，非常感谢!!!!!

真的很感谢你的帮助！

Answer 1

只是重绘整个数字的问题，即只要数字不变就可以重新绘制线条本身？事先知道数据吗？

如果这些问题的答案为否，那么可能值得查看matplotlib的animate - 类。预先知道数据但逐点绘制点的一个示例是this example。在该示例中，如果最新点在当前x-lim之外，则重绘该图。如果您知道数据范围，可以通过事先设置限制来避免它。

您可能还想查看this answer，animate example list或animate documentation。

Answer 2

这是我（迄今为止）的一点经验我在几个月前开始使用Python（2.x）和openCV（2.4.13）作为图形库。我发现在第一个项目中，openCV for python的工作方式与matplotlib一样多，并且（略有不同）它们可以工作在一起。

我必须在某些条件后更新一些像素。我首先使用opencv从图像中进行了详细说明，获得了一个numpy 2D数组，就像一个矩阵。诀窍是：opencv主要将输入视为图像，首先是X作为宽度，然后是Y作为高度。 numpy结构需要行和列，实际上在X之前是Y.

考虑到这一点，我逐个像素地更新了图像矩阵A并再次用色图

绘制它

import matplotlib as plt
import cv2
A = cv2.imread('your_image.png',0) # 0 means grayscale
# now you loaded an image in a numpy array A
for every new x,y pixel
A[y,x] = new pixel intensity value
plot = plt.imshow(A, 'CMRmap')
plt.show()

如果您想再次拍摄图像，请考虑使用此

import matplotlib.image as mpimg
#previous code
mpimg.imsave("newA.png", A)

如果你想使用颜色，请记住颜色的图像是X乘Y 3个numpy数组，但matplotlib有RGB作为正确的通道顺序，openCv使用BGR顺序。所以

C = cv2.imread('colour_reference.png',1) # 1 means BGR
A[y,x,0] = newRedvalue = C[y,x][2]
A[y,x,1] = newGreenvalue = C[y,x][1]
A[y,x,2] = newBluevalue = C[y,x][0]

我希望这会以某种方式帮助你

matplotlib只能更新图中的最新点吗？

2 个答案: