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Python 中的 matplotlib.axes.axes.draw_artist()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/matplotlib-axes-axes-draw_artist-in-python/

Matplotlib 是 Python 中的一个库,是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。,并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplotlib.axes.axes.draw_artist()函数

matplotlib 库的 axes 模块中的 Axes.draw_artist()函数用于高效更新 Axes 数据。

语法: Axes.draw_artist(self,a)

参数:该方法接受以下参数。

  • a: 这个参数是要画的艺术家。

返回:该方法不返回值。

注意:该方法只能在缓存渲染器的初始绘制后使用。

下面的例子说明了 matplotlib.axes.axes.draw_artist()函数在 matplotlib.axes 中的作用:

例 1:

# Implementation of matplotlib function 
from random import randint, choice
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

back_color = "black"
colors = ['red', 'green', 'blue', 'purple']
width, height = 4, 4

fig, ax = plt.subplots()
ax.set(xlim =[0, width], ylim =[0, height])

fig.canvas.draw()

def update():
    x = randint(0, width - 1)
    y = randint(0, height - 1)

    arti = mpatches.Rectangle(
        (x, y), 1, 1,
        facecolor = choice(colors),
        edgecolor = back_color
    )
    ax.add_artist(arti)

    start = time.time()
    ax.draw_artist(arti)
    fig.canvas.blit(ax.bbox)
    print("Draw at time :", time.time() - start)

timer = fig.canvas.new_timer(interval = 1)
timer.add_callback(update)
timer.start()

ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.draw_artist()\
 function Example') 

plt.show() 

输出:

Draw at time : 0.37501978874206543
Draw at time : 0.015624046325683594
Draw at time : 0.03127431869506836
Draw at time : 0.015625953674316406
Draw at time : 0.015601396560668945
Draw at time : 0.015614986419677734
........
so on...

例 2:

# Implementation of matplotlib function 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(np.random.randn(100))

tstart = time.time()
num_plots = 0
fig.canvas.draw()

while time.time()-tstart < 5:
    line.set_ydata(np.random.randn(100))
    ax.draw_artist(ax.patch)
    ax.draw_artist(line)
    num_plots += 1

ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.draw_artist() \
function Example') 

plt.show() 

输出:



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