是的，Python 数据可视化库如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等都可以实现实时更新。为了实现实时更新，你可以使用循环结构（例如 while 循环）和定时器（例如 time.sleep() 或 matplotlib.animation 模块）来定期刷新数据和重新绘制图形。
以下是一个使用 Matplotlib 实现实时更新的简单示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
# 初始化数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 创建图形和轴
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y)
# 更新数据的函数
def update(frame):
global x, y
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x + frame / 10)
line.set_ydata(y)
return line,
# 设置动画间隔
interval = 500 # 间隔时间，单位：毫秒
# 创建动画
ani = plt.animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), interval=interval, blit=True)
# 显示图形
plt.show()
在这个示例中，我们使用 FuncAnimation 类创建了一个动画，它会定期更新数据并重新绘制图形。你可以根据需要调整更新函数的逻辑和动画间隔。
