怎么在python中利用matplotlib動態(tài)繪制圖片？針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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python的五大特點是什么

python的五大特點：1.簡單易學(xué)，開發(fā)程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向?qū)ο螅c其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

采用交互式繪圖模式后，可以方便地繪出障礙物的運動軌跡和當(dāng)前位置，深切感覺matplotlib和matlab很類似，基本matlab的功能都可以在matplotlib中找到，所以matlab中的代碼也可以很快移植到python中！

代碼示例：

# -*- coding: utf-8 -*-


import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
import numpy as np
import math
  
plt.close() #clf() # 清圖 cla() # 清坐標(biāo)軸 close() # 關(guān)窗口
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.axis("equal") #設(shè)置圖像顯示的時候XY軸比例
plt.grid(True) #添加網(wǎng)格
plt.ion() #interactive mode on
IniObsX=0000
IniObsY=4000
IniObsAngle=135
IniObsSpeed=10*math.sqrt(2)  #米/秒
print('開始仿真')
try:
  for t in range(180):
    #障礙物船只軌跡
    obsX=IniObsX+IniObsSpeed*math.sin(IniObsAngle/180*math.pi)*t
    obsY=IniObsY+IniObsSpeed*math.cos(IniObsAngle/180*math.pi)*t
    ax.scatter(obsX,obsY,c='b',marker='.') #散點圖
    #ax.lines.pop(1) 刪除軌跡
    #下面的圖,兩船的距離
    plt.pause(0.001)
except Exception as err:
  print(err)

演示結(jié)果：

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