Попытка улучшить производительность при запуске приложения WPF

Существует несколько способов анимации графика matplotlib. Ниже мы рассмотрим два минимальных примера, используя график рассеяния.

(a) использовать интерактивный режим plt.ion()

. Для анимации нам нужен цикл событий. Один из способов получения цикла событий - использовать plt.ion() («интерактивный»). Затем нужно сначала нарисовать фигуру и затем обновить график в цикле. Внутри цикла нам нужно нарисовать холст и ввести небольшую паузу для окна для обработки других событий (например, взаимодействия с мышью и т. Д.). Без этой паузы окно замерзло. Наконец, мы вызываем plt.waitforbuttonpress(), чтобы окно оставалось открытым даже после завершения анимации.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)

plt.draw()
for i in range(1000):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])
    fig.canvas.draw_idle()
    plt.pause(0.1)

plt.waitforbuttonpress()

(b) с использованием FuncAnimation

. Многое из вышеизложенного может быть автоматизировано с использованием matplotlib.animation.FuncAnimation . FuncAnimation позаботится о цикле и перерисовке и будет постоянно вызывать функцию (в данном случае animate()) по истечении заданного интервала времени. Анимация запускается только после вызова plt.show(), тем самым автоматически запускается в цикле событий окна графика.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)

def animate(i):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                frames=2, interval=100, repeat=True) 
plt.show()