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我有一个随机过程的数据（由我为它编写的算法生成），该过程由有限空间上的合并和分支随机游走组成，我想使用 python 和可能来自 matplotlib 的东西来可视化。

数据如下所示：

当某些事情发生变化时，过程的状态列表列表（步行移动到一个空白点，与另一个人合并或新粒子诞生），所以像这样（假设过程存在于 {0, 1,2,3,4}：

[[0,1,2,0,2],...,[1,0,2,2,0]]，所以一开始我从在位置 1,2 和 4 处具有粒子的过程开始（有两种不同类型的粒子，因此“1”表示存在第一种类型，“2”表示存在第二种，整个“0 " 那里什么都没有）

而且我还有改变流程的事件列表，所以表格列表的列表

[place,time,type]

所以我知道在何时何地发生了什么（这对应于在图形表示中写下适当的标记，例如，如果事件是粒子向左移动，则向左箭头）。

我写了这样的东西：

import pylab as P
P.plot(-spacebound,0,spacebound,maxtime)
while something in the process:
    current=listofevents.pop(0)
    for i that are nonempty at current time:
        P.arrow() in a way corresponding to the data

P.show()

这行得通，但速度极慢，因此如果我有一个大流程，则需要花费大量时间来进行可视化（对于相当极端的参数，生成流程数据最多需要几秒钟 - 很大的空间、时间和粒子出生率很高，这意味着很多事件经常改变过程）。

我很确定使用这样的箭头非常愚蠢，但是因为到目前为止我只在 R 中可视化了一些东西（我当然可以简单地从 python 导出我的数据并在 R 中可视化它们，但我想避免这种情况）我也是在 Python 中执行此操作非常环保。

我尝试了一些谷歌搜索，发现了有关 matplotlib 并查看了那里的一些教程，除了箭头之外，我还尝试通过循环遍历plt.scatter()所有状态来可视化进程的状态（没有事件），但是虽然这稍微快了一点，但它仍然非常慢，而且看起来也很乱。

那么我将如何以合理的方式进行绘制呢？即使是“学习正确地在 Python 中绘图”之类的链接也欢迎作为答案。谢谢！

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matplotlib 不适用于交互式绘图。它用于生成文章质量图。对于交互式绘图，您可以尝试使用 Chaco 或其他库。Chaco 的思想是创建一个情节并将其与数据联系起来。当您更新数据时，您的图表会自动更新。

于 2015-10-15T13:13:42.783 回答