Python 在matplotlib中动态更新绘图（动画）

我正在尝试使用Tkinter在Matplotlib Python 3.x中动态更新绘图。 它首先显示一个文件对话框，供用户选择.csv文件

以下是.csv文件的示例：

我想打印每一行，然后更新打印并打印下一行

以下是我目前拥有的：

plt.style.use('fivethirtyeight')

xs =[]
ys = []

csvFile = filedialog.askopenfile(mode='r', filetypes=(("CSV file", "*.csv"), ("All files", "*.*")), title="Select a  CSV file")
csvFile2 = pd.read_csv(csvFile, header=[2])

selectedColumn = csvFile2.iloc[0:, 3:]

selectedArray = selectedColumn.to_numpy()  # arrays


def animate():
    for row in selectedArray:
        plt.clf() #clear current figure
        plt.plot(row)
        plt.title('Plot')
        plt.xlabel('Radar No')
        plt.ylabel('Value')

        plt.ylim(0.2, 0.9)  # Keeping the y axis stays the same during the loop
        plt.draw()
        plt.pause(0.0078) #0.0078 if the frequency is 128Hz -- Idk about this one
        plt.show()
animate()

它确实可以动态绘制数字，但fps速度非常慢，大约为5 fps

因此，我正在寻找另一种方法，Funcanimation，但我不知道如何使用它。 在变量Selectedarray中有如下内容：

[0.489377 0.481563 0.477656…0.300366 0.294261 0.288156] [0.489866 0.48254 0.478633 ... 0.300855 0.294994 0.288645] [0.489377 0.481319 0.478144…0.300122 0.293773 0.288156]

我相信使用Funcanimation会更快，我可以控制速度（？）请任何人帮忙

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谢谢。

有一种方法可以通过flush\u events（）方法完成这些事情。我将尝试在这里给出一个一般性的答案，可能需要根据具体的数据和需求进行一些调整。此外，考虑使用Time.Scess（）来控制图形更新的速度。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time

myarray = pd.read_excel("yourdata.xlsx", index_col=None)
fig, ax = plt.subplots(1)
i=0
for row in myarray.head().itertuples():
    print(row)
    if i == 0:
        line, = ax.plot(row)
    else:
        line.set_ydata(row)
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    plt.show()
    i += 1
    time.sleep(0.5)

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您是否尝试过使用fig.canvas.flush_events（）？类似这样的内容：line.set_ydata（row）fig.canvas.draw（）fig.canvas.flush_events（下一行）plt.show（）…不，我没有，但我会尝试一下。感谢堆：）哦，我想你不必在flush\u事件中输入下一行。我将试着在下面写一个简短的一般性回答，没有具体的数据是很难的。谢谢你的回答。我试着在代码中使用它，图形是绘制的，但它不是动态变化的，这意味着我仍然需要修改代码，对吗？我根据一个简单的excel文件和数字数据编辑了答案。它适用于那种数据结构。您可能需要删除列名或用0到N列的整数替换它们（可能，请检查）。