使用Jupyter在Python Matplotlib上随时间变化的绘图

在下面几行中，我报告了一段代码，该代码在Anaconda Spyder上使用Python生成一个随时间变化的绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-3, 3, 0.01)
N = 1
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for N in range(8):
    y = np.sin(np.pi*x*N)
    line, = ax.plot(x, y)
    plt.draw()
    plt.pause(0.5)
    line.remove()

我想用Jupyter做一些，但这是不可能的。特别是，Jupyter上似乎不存在Matplotlib方法.pause（）。

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有没有人能解释一下这种差异，并能帮我在Jupyter上用Python构建一个绘图随时间变化的代码？

如果我使用magic命令选择一个

交互式后端

，

%matplotlib

；您的

Jupyter

笔记本设置可能设置为内联显示绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib

x = np.arange(-3, 3, 0.01)
N = 1
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for N in range(8):
    y = np.sin(np.pi*x*N)
    line, = ax.plot(x, y)
    plt.draw()
    plt.pause(0.5)
    line.remove()

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要恢复设置，请使用magic

%matplotlib内联

这将打开一个外部matplotlib窗口，效果良好。对于动画内联，我还没有看到解决方案。然而，内联工作的是“交互”的交互性，因此可以内联显示更改的绘图。也许有一种方法可以“伪造”一个变化的滑块？好吧，内联matplotlib绘图不能是交互式的，不幸的是，除非你想使用外部JS库（interact widgets，或plotly，或seaborn）交互式作品，否则就一直这样做，而不是动画

%matplotlib inline

将matplotlib.pyplot作为p`

从ipywidgets导入*

将numpy作为np导入t=np.arange（-3,3,0.01）定义正弦（a，f）：f=a*np.sin（2*np.pi*f*t）p.plot（t，f）p.ylim（[-3,3]）交互（正弦，a=[1,3,01]），f=[1,5,0.01]