有几种方法可以制作matplotlib图的动画。下面让我们看两个使用散点图的最小示例。

（a）使用交互模式plt.ion()

要使动画发生，我们需要一个事件循环。（“交互式打开”）。然后需要首先绘制图形，然后可以在循环中更新绘图。在循环中，我们需要绘制画布，并为窗口引入一个小停顿来处理其他事件（像鼠标交互等）。没有这个暂停窗口将冻结。最后我们调用plt.waitforbuttonpress()让窗口保持打开，即使动画已经完成。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)
plt.draw()
for i in range(1000):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])
    fig.canvas.draw_idle()
    plt.pause(0.1)
plt.waitforbuttonpress()

（B）使用FuncAnimation

以上大部分都可以使用matplotlib.animation.FuncAnimation自动化。FuncAnimation将负责循环和重绘，并在给定的时间间隔后不断调用函数（在本例中为animate()）。动画将仅在调用plt.show()时启动，从而自动在绘图窗口的事件循环中运行。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)
def animate(i):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                frames=2, interval=100, repeat=True) 
plt.show()

据我所知，你想以交互方式更新你的图。如果是这样，你可以使用图而不是散点图，并像这样更新你的图的数据。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt 
fig = plt.figure()
axe = fig.add_subplot(111)
X,Y = [],[]
sp, = axe.plot([],[],label='toto',ms=10,color='k',marker='o',ls='')
fig.show()
for iter in range(5):
    X.append(numpy.random.rand())
    Y.append(numpy.random.rand())
    sp.set_data(X,Y)
    axe.set_xlim(min(X),max(X))
    axe.set_ylim(min(Y),max(Y))
    raw_input('...')
    fig.canvas.draw()

如果这是你正在寻找的行为，你只需要创建一个函数，附加sp的数据，并在该函数中获得你想要绘制的新点（无论是I/O管理还是你正在使用的任何通信过程）。

下面是一种在笔记本电脑中创建交互式绘图的方法

# Import Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display, clear_output
# Create figure and subplot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 
# Define and update plot
for i in range(20):
    x = np.linspace(0, i, 100);
    y = np.cos(x) 
    ax.set_xlim(0, i)    
    ax.cla()
    ax.plot(x, y)
    display(fig)    
    clear_output(wait = True)
    plt.pause(0.1)

这将迭代地更新相同的图。详细描述在这里https://pythonguides.com/matplotlib-update-plot-in-loop/