Matplotlib：循环更新多个散点图

Question

我想为两个数据集生成不同颜色的散点图。

遵循MatPlotLib: Multiple datasets on the same scatter plot中的建议

我设法绘制了它们。但是，我希望能够更新会影响两组数据的循环内的散点图。我查看了 matplotlib 动画包，但它似乎不符合要求。

我无法从循环中更新绘图。

代码结构如下：

    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(111)
    for g in range(gen):
      # some simulation work that affects the data sets
      peng_x, peng_y, bear_x, bear_y = generate_plot(population)
      ax1.scatter(peng_x, peng_y, color = 'green')
      ax1.scatter(bear_x, bear_y, color = 'red')
      # this doesn't refresh the plots

其中 generate_plot() 从带有附加信息的 numpy 数组中提取相关的绘图信息 (x,y) 坐标，并将它们分配给正确的数据集，以便它们可以被不同地着色。

我已尝试清除和重绘，但似乎无法正常工作。

编辑：稍微澄清一下。我要做的基本上是在同一个图上为两个散点图制作动画。

Answer 1

这里的代码可能符合您的描述：

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


# Create new Figure and an Axes which fills it.
fig = plt.figure(figsize=(7, 7))
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)
ax.set_xlim(-1, 1), ax.set_xticks([])
ax.set_ylim(-1, 1), ax.set_yticks([])

# Create data
ndata = 50

data = np.zeros(ndata, dtype=[('peng', float, 2), ('bear',    float, 2)])

# Initialize the position of data
data['peng'] = np.random.randn(ndata, 2)
data['bear'] = np.random.randn(ndata, 2)

# Construct the scatter which we will update during animation
scat1 = ax.scatter(data['peng'][:, 0], data['peng'][:, 1], color='green')
scat2 = ax.scatter(data['bear'][:, 0], data['bear'][:, 1], color='red')


def update(frame_number):
    # insert results from generate_plot(population) here
    data['peng'] = np.random.randn(ndata, 2)
    data['bear'] = np.random.randn(ndata, 2)

    # Update the scatter collection with the new positions.
    scat1.set_offsets(data['peng'])
    scat2.set_offsets(data['bear'])


# Construct the animation, using the update function as the animation
# director.
animation = FuncAnimation(fig, update, interval=10)
plt.show()

您可能还想看看http://matplotlib.org/examples/animation/rain.html。您可以在此处了解更多动画散点图的调整。