matplotlib动画中linspace生成的点无法正常绘图如何解决

使用matplotlib开发动态绘图功能时出现异常：手动输入坐标列表时绘图功能正常，切换为np.linspace生成坐标点时，图表点位空白无法渲染。打印校验确认linspace已正常生成目标数值，但无法在图表中显示。
复现代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import numpy as np
%matplotlib qt

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
axes = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.title("Image That's Moving")

P=np.linspace(1,50,100)
T=np.linspace(1,50,100)

Position =[P]
Time = [T]
p2=[P]
t2=[T]


x,y=[],[]
x2,y2=[],[]


def animate(i):
    x.append(Time[i])
    y.append((Position[i]))
    x2.append(t2[i])
    y2.append((p2[i]))

    plt.xlim(0,100)
    plt.ylim(0,100)
    plt.plot(x,y, color="blue")
    plt.plot(x2,y2, color="red")



anim = FuncAnimation(fig, animate, interval=300)

• 核心问题是对numpy生成的一维数组做了多余的列表包裹：Position = [P]这类写法会把长度为100的numpy数组作为唯一元素，存成长度为1的列表。逐帧执行Time[i]取值时，i=0取到的是整个长度100的数组，i≥1时直接触发索引越界，动画进程中断，这是图表显示空白的核心原因。
• 未给FuncAnimation显式指定frames参数，组件自动生成的帧序列超出列表索引范围后，会直接抛出错误终止渲染，Qt后端默认不会把错误日志顶到前台，容易误以为是数值生成问题。
• 逐帧调用plt.plot会重复生成新的线条对象，运行时间稍长就会占用大量资源，也会加剧渲染异常。

• 去掉numpy数组外层多余的方括号包裹，让坐标序列结构和手动输入的标量列表一致：

  Position = P
  Time = T
  p2 = P
  t2 = T
  

• 给FuncAnimation传入frames参数，明确动画总帧数和坐标点长度匹配，避免索引越界：

  anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=len(P), interval=300)
  

• （可选优化）初始化时提前创建两个线条对象，每帧只更新线条数据，不要重复调用plot，避免内存占用过高。
  优化后完整可运行代码：

  import matplotlib.pyplot as plt
  from matplotlib.animation import FuncAnimation
  import numpy as np
  %matplotlib qt
  
  fig = plt.figure(figsize=(6,4))
  axes = fig.add_subplot(1,1,1)
  plt.title("Image That's Moving")
  plt.xlim(0,100)
  plt.ylim(0,100)
  
  P = np.linspace(1,50,100)
  T = np.linspace(1,50,100)
  # 提前初始化空线条
  line1, = plt.plot([], [], color="blue")
  line2, = plt.plot([], [], color="red")
  
  x,y=[],[]
  x2,y2=[],[]
  
  def animate(i):
      x.append(T[i])
      y.append(P[i])
      x2.append(T[i])
      y2.append(P[i])
      # 仅更新线条数据，不新建plot对象
      line1.set_data(x, y)
      line2.set_data(x2, y2)
      return line1, line2
  
  anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=len(P), interval=300, blit=True)
  plt.show()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Logan