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在 Python 中，可以使用各种库来制作动态数据图，其中最常用的是 Matplotlib 和 Plotly。以下是使用这两个库制作动态数据图的简单示例：

使用 Matplotlib 制作动态数据图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建动态图的数据 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图像和轴对象 
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y)

# 更新数据函数 
def update(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10))
    return line,

# 创建动画 
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, 0.1), interval=200)

# 显示动画 
plt.show()

使用 Plotly 制作动态数据图：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 创建动态图的数据 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图像和追踪对象 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.update_layout(title="Dynamic Data", xaxis_title="x", yaxis_title="y")

# 更新数据函数 
def update(i):
    fig.data[0].y = np.sin(x + i/10)

# 创建动画 
fig.frames = [go.Frame(data=go.Scatter(x=x, y=np.sin(x + i/10))) for i in np.arange(0, 10, 0.1)]
fig.layout.updatemenus = [dict(type="buttons", buttons=[dict(label="Play", method="animate",
                                                             args=[None, {"frame": {"duration": 200, "redraw": False},
                                                                           "fromcurrent": True, "transition": {"duration": 0}}])])]
# 显示动画 
fig.show()

这些示例展示了如何使用 Matplotlib 和 Plotly 创建动态数据图。你可以根据自己的需求调整和扩展这些示例。

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