多年來，我一直在努力在matplotlib中獲得有效的實(shí)時(shí)繪圖，直到今天我仍然不滿意。我想要一個(gè)redraw_figure更新圖形“實(shí)時(shí)”（如代碼運(yùn)行）的函數(shù)，并且如果我在斷點(diǎn)處停止，將顯示最新的圖。這是一些演示代碼：import timefrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npdef live_update_demo():    plt.subplot(2, 1, 1)    h1 = plt.imshow(np.random.randn(30, 30))    redraw_figure()    plt.subplot(2, 1, 2)    h2, = plt.plot(np.random.randn(50))    redraw_figure()    t_start = time.time()    for i in xrange(1000):        h1.set_data(np.random.randn(30, 30))        redraw_figure()        h2.set_ydata(np.random.randn(50))        redraw_figure()        print 'Mean Frame Rate: %.3gFPS' % ((i+1) / (time.time() - t_start))def redraw_figure():    plt.draw()    plt.pause(0.00001)live_update_demo()在運(yùn)行代碼時(shí)，繪圖應(yīng)該更新，并且我們應(yīng)該在之后的任何斷點(diǎn)處停止時(shí)看到最新數(shù)據(jù)redraw_figure()。問題是如何最好地實(shí)施redraw_figure()在上面的實(shí)現(xiàn)（plt.draw(); plt.pause(0.00001)）中，它可以工作，但速度非常慢（~3.7FPS）我可以實(shí)現(xiàn)它：def redraw_figure():    plt.gcf().canvas.flush_events()    plt.show(block=False)并且它運(yùn)行得更快（~11FPS），但是當(dāng)您在斷點(diǎn)處停止時(shí)，情節(jié)不是最新的（例如，如果我在線上放置斷點(diǎn)t_start = ...，則不會(huì)出現(xiàn)第二個(gè)圖）。奇怪的是，實(shí)際上工作的是兩次調(diào)用節(jié)目：def redraw_figure():    plt.gcf().canvas.flush_events()    plt.show(block=False)    plt.show(block=False)如果你在任何一條線上中斷，那么它可以提供~11FPS，并且可以將圖表保持為數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在我聽說它已經(jīng)棄用了“block”關(guān)鍵字。并且兩次調(diào)用相同的函數(shù)似乎是一個(gè)奇怪的，可能是非便攜式的hack。那么我可以在這個(gè)以合理的幀速率繪制的函數(shù)中加入什么，不是一個(gè)巨大的kludge，最好能在后端和系統(tǒng)中工作？一些說明：我在OSX上，并使用TkAgg后端，但歡迎任何后端/系統(tǒng)上的解決方案交互模式“開啟”不起作用，因?yàn)樗粫?huì)實(shí)時(shí)更新。它只是在解釋器等待用戶輸入時(shí)在Python控制臺(tái)中更新。一篇博客建議實(shí)施：def redraw_figure（）：fig = plt.gcf（）fig.canvas.draw（）fig.canvas.flush_events（）但至少在我的系統(tǒng)上，根本沒有重繪圖。所以，如果有人有答案，你會(huì)直接讓我和其他成千上萬(wàn)的人非常高興。他們的快樂可能會(huì)流向他們的朋友和親戚，他們的朋友和親戚等等，這樣你就有可能改善數(shù)十億人的生活。結(jié)論ImportanceOfBeingErnest展示了如何使用blit進(jìn)行更快的繪圖，但它并不像在redraw_figure函數(shù)中放置不同的東西那么簡(jiǎn)單（你需要跟蹤要重繪的內(nèi)容）。