逐渐添加和绘制新数据到 matplotlib 折线图

下面是一个逐渐添加和绘制新数据到 matplotlib 折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个空的折线图
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])  # 创建一个空的线条

# 设定 x 轴的范围和初始 y 值
x_data = np.linspace(0, 10, 100)
y_data = np.sin(x_data)

# 更新折线图函数
def update_line(i):
    line.set_data(x_data[:i], y_data[:i])  # 更新线条数据
    ax.relim()  # 重新计算轴的数据限制
    ax.autoscale_view()  # 自动缩放轴的视图

    return line,

# 创建动画
ani = plt.FuncAnimation(fig, update_line, frames=len(x_data), interval=100, blit=True)

plt.show()

这个示例代码创建了一个空的折线图，并在每个帧中逐渐添加新数据点。通过 FuncAnimation 函数，我们可以将 update_line 函数与一个 figure 关联起来，然后在每个帧中调用它来更新折线图的数据。

在 update_line 函数中，我们使用 set_data 方法来更新线条的数据，然后调用 relim 和 autoscale_view 方法来重新计算轴的数据限制并自动缩放轴的视图。

最后，通过 plt.show() 函数显示动画。您可以根据需要自定义动画的帧数、更新间隔等参数。