[matplotlib]：理解 "set_ydata"メソッド

Question

"set_ydata"メソッドの使い方を理解しようとしていますが、matplotlibのWebページで多くの例が見つかりましたが、 "set_ydata"コードを理解する。

"set_ydata"の仕組みを理解するのに役立つ、わかりやすいコードがほしいと思います。今

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.arange(-3, 3, 0.01) 
j = 1 
y = np.sin(np.pi*x*j)/(np.pi*x*j) 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
line, = ax.plot(x, y) 
plt.show() 

の下のプロットを提供ここでは、短いコード、次のコードで、私はプロットを修正するために「set_ydata」を使用し、「斧」のサブプロットに描かれた行を削除し、最終的に私は再び線を描画したいと思いますが、私は最後のステップ

line.remove() 
j = 2 
y = np.sin(np.pi*x*j)/(np.pi*x*j) 
line.set_ydata(y) 

ない「plt.dを行う何かを見つけることはありませんraw（） "どちらも" plt.show（） "は何も描画しません。あなたは私に新しい行を描く何かを提案できますか？

Answer 1

データを設定した行を削除しても何も表示されないことは驚くことではありません。

set_dataという名前のとおり、Line2Dオブジェクトのデータポイントを設定します。 set_ydataは、yデータのみを設定する特殊なケースです。

set_dataの使用は、例のように（行を削除しないで）プロットを更新するときにほとんど意味があります。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.arange(-3, 3, 0.01) 
j = 1 
y = np.sin(np.pi*x*j)/(np.pi*x*j) 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
#plot a line along points x,y 
line, = ax.plot(x, y) 
#update data 
j = 2 
y2 = np.sin(np.pi*x*j)/(np.pi*x*j) 
#update the line with the new data 
line.set_ydata(y2) 

plt.show() 

ax.plot(x, y2)を直接描画する方がはるかに簡単だったことは明らかです。したがって、set_dataは、一般に、意味があり、「大規模で難解なコード」と呼ばれる場合にのみ使用されます。