我确信有人问过这个问题，但我很难找到适用于搜索的简洁答案。一些好的答案似乎取决于提前计算数组的最终大小。看起来这应该很简单，而且我是个新手，所以也许我只是搜索了错误的术语......
我的问题是: 当数组的长度未知且随时间变化时，如何让 PyPlot 刷新源自 numpy 数据数组的现有行的数据？
我当前的代码如下
#Initial Setup
changing_dataset = np.array(1) #initialize with a single blank y-value
plt.close('all') #clear all the priors
plt.ion()
f, axarr = plt.subplots(3,2) #setup a 3x2 plot ...only 1 shown below
axarr[0,0].set_title('My Plot')
line1, = axarr[0,0].plot(changing_dataset)
plt.show
... some code which appends new data to changing_dataset is omitted here...
那么我只想这样做:
line1.set_ydata(changing_dataset)
f.canvas.draw()
f.canvas.flush_events()
plt.show()
为了更新我的初始图中的线，现在基于数组“changing_dataset”中包含的新的、更大的数据集。
但这会产生类似的错误
ValueError:形状不匹配:对象无法广播到单个形状
如何解决似乎需要数组具有静态大小的要求？我希望不需要重新标题并从头开始构建绘图 - 因为唯一需要更改的是线(并且可能自动重新缩放轴)
最佳答案
绘图必然由 x 和 y 值组成。当设置 line1.set_ydata(new_y_data) 时，其中 new_y_data 的长度与原始 y 数据不同，您会破坏 x 和 y 值的对应关系，从而导致观察到的形状不匹配错误在问题中。
如果要更改图中 y 值的数量，则还需要更改 x 值的数量。
要么使用
line.set_xdata(new_x_values)
line.set_ydata(new_y_values)
或排成一行
line.set_data(new_x_values, new_y_values)
如果您根据索引绘制 y 值，new_x_values 将只是前 n 个整数，其中 n 是 y 值的数量，
line.set_data(np.arange(len(new_y_values)), new_y_values)
关于Python 从长度变化的数组中刷新 Pyplot 线，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49351897/