Python使用matplotlib画动态图

机器学习需要使用python实现相应的算法，因此学习了Matplotlib中的画图。
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当然为了能显示机器学习中每次迭代的效果与收敛速度，需要画出动态图形。

下面给出两个例子，分别可以画出动态条形图和动态折线图（使用两种不同的方法）。

注意要使用到plt.pause(time)函数。

动态条形图
基本原理是将数据放入数组，然后每次往数组里面增加一个数，清除之前的图，重新画出图像。

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):y1.append(i)  # 每迭代一次，将i放入y1中画出来ax.cla()   # 清除键ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)ax.legend()plt.pause(0.1)

动态折线图
基本原理是使用一个长度为2的数组，每次替换数据并在原始图像后追加。

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.axis([0, 100, 0, 1])
plt.ion()xs = [0, 0]
ys = [1, 1]for i in range(100):y = np.random.random()xs[0] = xs[1]ys[0] = ys[1]xs[1] = iys[1] = yplt.plot(xs, ys)plt.pause(0.1)

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