您可能拥有的最轻巧的解决方案是替换现有图的X和Y值。（如果您的X数据不变，则仅显示Y值。一个简单的示例：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport timefig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)# some X and Y datax = np.arange(10000)y = np.random.randn(10000)li, = ax.plot(x, y)# draw and show itax.relim() ax.autoscale_view(True,True,True)fig.canvas.draw()plt.show(block=False)# loop to update the datawhile True: try: y[:-10] = y[10:] y[-10:] = np.random.randn(10) # set the new data li.set_ydata(y) fig.canvas.draw() time.sleep(0.01) except KeyboardInterrupt: break
这个解决方案也非常快。上面代码的最大速度是每秒100次重绘（受限制
time.sleep），我得到70-80左右，这意味着一次重绘大约需要4毫秒。但是YMMV取决于后端等。
