我在这里重新绘制图形时遇到问题。我允许用户在时间刻度(x轴)中指定单位,然后重新计算并调用此函数plots()。我希望该图仅进行更新,而不是将另一个图附加到该图上。
def plots():
global vlgaBuffSorted
cntr()
result = collections.defaultdict(list)
for d in vlgaBuffSorted:
result[d['event']].append(d)
result_list = result.values()
f = Figure()
graph1 = f.add_subplot(211)
graph2 = f.add_subplot(212,sharex=graph1)
for item in result_list:
tL = []
vgsL = []
vdsL = []
isubL = []
for dict in item:
tL.append(dict['time'])
vgsL.append(dict['vgs'])
vdsL.append(dict['vds'])
isubL.append(dict['isub'])
graph1.plot(tL,vdsL,'bo',label='a')
graph1.plot(tL,vgsL,'rp',label='b')
graph2.plot(tL,isubL,'b-',label='c')
plotCanvas = FigureCanvasTkAgg(f, pltFrame)
toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(plotCanvas, pltFrame)
toolbar.pack(side=BOTTOM)
plotCanvas.get_tk_widget().pack(side=TOP)
你基本上有两个选择:
精确执行当前操作,但在重新配置数据之前先致电graph1.clear()
和graph2.clear()
。这是最慢但最简单,最可靠的选择。
除了重新绘制外,你还可以更新绘图对象的数据。你需要在代码中进行一些更改,但这比每次重新绘制都快得多。但是,你要绘制的数据的形状无法更改,并且如果数据范围正在更改,则需要手动重置x和y轴限制。
举一个第二种选择的例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 6*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1, = ax.plot(x, y, 'r-') # Returns a tuple of line objects, thus the comma
for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 500):
line1.set_ydata(np.sin(x + phase))
fig.canvas.draw()
fig.canvas.flush_events()
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