Question

我简要报告了我的情况：

我在python中运行模拟，并在数据处理迭代期间绘制图表。问题是：

我制作的动态图表运行良好，但经过一些（500次或更少）迭代后，它开始变慢，超过我为每次迭代决定的暂停时间。所以我需要关闭图形窗口以使其再次快速，但在200次迭代后，它再次变得缓慢等等......
由于我使用超过40000次迭代运行模拟，因此我的模拟时间可能会减少近1分钟。

这里有我正在谈论的代码：

.cmi

我希望有人有可能的解决方案。因为当我关闭图形窗口时，它然后重新打开并紧固，我想像清晰的变量可能会帮助我。但我不知道如何处理它。

PS：另一个问题是以下行不起作用，我认为因为它与其他数据的红点重叠：

uxs =[]
uxP =[]
i=0
for z in Ti:
    # Unscendet Kalman Filter operations
    i+=1
    ukf.predict(dt, fx_args=(Te[floor(i/4.)],u))
    ukf.update(z)
    uxs.append(ukf.x.copy())
    uxP.append(ukf.P.copy())
    # Create Temporary Version of uxs and uxP, in this way I can use them as a numpy array
    uxsTemp = np.array(uxs)
    uxPTemp = np.array(uxP)
    # Dynamic graph
    plt.figure("Live Temperature")
    ax = plt.gca()
    t = np.arange(0,uxsTemp[:,0].size,1) # Create a timeline with step 1, longer as the current data number
    plt.plot(t, Ti[0:uxsTemp[:,0].size], 'ro', label='External measures (Ti(t))')
    plt.plot(t, uxsTemp[:,0],'b', label='Estimated (Ti(t))')
    if(i%50==0):
        print("mod:"+str(i%50) +"\nP:"+str(ukf.P[0,0]))
        circle1 = plt.Circle((uxsTemp[:,0].size, ukf.x[0]), sqrt(ukf.P[0,0]),    color='g', fill=True)
        ax.add_artist(circle1)
        ax.plot((uxsTemp[:,0].size, ukf.x[0]),'ys', color='black') # I put a yellow point on current point
    plt.xlim(uxsTemp[:,0].size - 10,uxsTemp[:,0].size + 5)
    plt.ylim(-5,40)
    plt.show(block=False)
    pause(0.00000001)

但实际上我并不关心这一步的最后一个，第一个优先。

Python：提高代码效率，专注于绘图部分usign matplotlib.pyplot

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