在开发与数据监测和数据可视化有关的系统时，我们会需要根据最新的数据对图形进行更新。下面的代码模拟了这种情况，单击Start按钮时会更新数据并重新绘制图形使得曲线看上去在移动一样，单击Stop按钮则停止更新数据。

from time import sleep

from threading import Thread

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.widgets import Button

fig, ax = plt.subplots()

#设置图形显示位置

plt.subplots_adjust(bottom=0.2)

#初始实验数据

range_start, range_end, range_step = 0, 1, 0.005

t = np.arange(range_start, range_end, range_step)

s = np.sin(4*np.pi*t)

l, = plt.plot(t, s, lw=2)

#自定义类，用来封装两个按钮的单击事件处理函数

class ButtonHandler:

    def __init__(self):

        self.flag = True

        self.range_s, self.range_e, self.range_step = 0, 1, 0.005

    #线程函数，用来更新数据并重新绘制图形

    def threadStart(self):

        while self.flag:

            sleep(0.02)

            self.range_s += self.range_step

            self.range_e += self.range_step

            t = np.arange(self.range_s, self.range_e, self.range_step)

            ydata = np.sin(4*np.pi*t)

            #更新数据

            l.set_xdata(t-t[0])

            l.set_ydata(ydata)

            #重新绘制图形

            plt.draw()

    def Start(self, event):

        self.flag = True

        #创建并启动新线程

        t = Thread(target=self.threadStart)

        t.start()

    def Stop(self, event):

        self.flag = False

callback = ButtonHandler()

#创建按钮并设置单击事件处理函数

axprev = plt.axes([0.81, 0.05, 0.1, 0.075])

bprev = Button(axprev, 'Stop')

bprev.on_clicked(callback.Stop)

axnext = plt.axes([0.7, 0.05, 0.1, 0.075])

bnext = Button(axnext, 'Start')

bnext.on_clicked(callback.Start)

plt.show()

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