matplotlib只能更新图形的最新点

Question

matplotlib是否可能只更新图形的最新点，而不是重新绘制整个图形？

例如：这可能是动态绘制的最快方法

initiate:
fig1 = Figure(figsize = (8.0,8.0),dpi = 100)
axes1 = fig1.add_subplot(111)
line1, = axes1.plot([],[],animated = True)
when new data is coming:
line1.set_data(new_xarray,new_yarray)
axes1.draw_artist(line1)
fig1.canvas.update()
fig1.canvas.flush_events()

但这将重新绘制整个图形！我认为这是否可能：

when new data is coming:
axes1.draw_only_last_point(new_x,new_y)
update_the_canvas()

它只会将这个新点（new_x，new_y）添加到轴上，而不是重新绘制每个点。

如果你知道哪一个python图形库可以做到这一点，请回答或评论，非常感谢！！！！！

真的很感谢你的帮助！

Answer 1

只重绘整个图形是问题吗？也就是说，只要图形不变，就可以重绘线条本身吗？数据事先知道吗？

如果这些问题的答案是NO和YES，那么可能值得研究matplotlib的animate-类。数据是预先已知的，但点是一个接一个地绘制的一个例子就是这个例子。在本例中，如果最新点在当前x-lim之外，则会重新绘制图形。如果你知道你的数据范围，你可以通过预先设置限制来避免它。

您可能还想查看这个答案、动画示例列表或动画文档。

Answer 2

这是我（到目前为止）的一点经验
一个月前，我开始使用Python（2.x）和openCV（2.4.13）作为图形库。我在5月的第一个项目中发现，openCV for python与matplotlib一样使用numpy结构，并且（略有不同）它们可以协同工作。

在出现某种情况后，我不得不更新一些像素。我首先用opencv从图像中进行阐述，获得了一个像矩阵一样的numpy 2D阵列。诀窍是：opencv主要将输入视为图像，首先将X视为宽度，然后将Y视为高度。numpy结构想要的行和列实际上是X之前的Y。

考虑到这一点，我逐像素更新了图像矩阵A，并用颜色图再次绘制

import matplotlib as plt
import cv2
A = cv2.imread('your_image.png',0) # 0 means grayscale
# now you loaded an image in a numpy array A
for every new x,y pixel
A[y,x] = new pixel intensity value
plot = plt.imshow(A, 'CMRmap')
plt.show()

如果您再次想要图像，请考虑使用此

import matplotlib.image as mpimg
#previous code
mpimg.imsave("newA.png", A)

如果你想使用颜色，请记住，彩色图像是X乘Y乘3的numpy数组，但matplotlib将RGB作为通道的正确顺序，openCv使用BGR顺序。所以

C = cv2.imread('colour_reference.png',1) # 1 means BGR
A[y,x,0] = newRedvalue = C[y,x][2]
A[y,x,1] = newGreenvalue = C[y,x][1]
A[y,x,2] = newBluevalue = C[y,x][0]

我希望这将在某种程度上帮助您