回答編集履歴
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初期データと追加データを別に描画するように
answer
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@@ -4,7 +4,7 @@
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[matplotlibでリアルタイム描画](http://qiita.com/hausen6/items/b1b54f7325745ae43e47)
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[Python+Matplotlibでプロットアニメーションを作成する](http://qiita.com/wkentaro/items/128ceb1965731b6ef34c)
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-
以下は３次元散布図に初期データを表示し、任意のタイミングで座標を追加し描画更新する例です。
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+
以下は３次元散布図に初期データを表示し、任意のタイミングで別データとして座標を追加し、描画更新する例です。
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```Python
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import numpy as np
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from matplotlib import pyplot as plt
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@@ -24,8 +24,9 @@
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ax.set_zlim(-30, 20)
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# 最初に描画データを与えておく必要あり
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-
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+
l1, = ax.plot(d[:,0], d[:,1], d[:,2], "o", color="g", ms=16, mew=0.5) # 初期データ用
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+
l2, = ax.plot([0], [0], [0], "o", color="b", ms=8, mew=0.5) # 追加データ用 初回はダミーをセット
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-
return
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+
return l1,l2 # 呼出元で利用
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# グラフの描画更新
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def update_plot(lines,d):
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@@ -39,21 +40,21 @@
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d = np.array([[-20,-30,-20],[20,-30,-20]])
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# グラフの初期化
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-
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+
l1,l2 = init_plot(d) # l1=初期データ, l2=追加データ用
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-
update_plot(
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+
update_plot(l1,d)
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time.sleep(1)
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-
#
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+
# データ追加し描画更新
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+
a = np.array([[-20,10,0]]) # 追加データ
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-
update_plot(
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+
update_plot(l2,a)
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time.sleep(1)
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# ループで追加
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for i in range(0,10):
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-
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+
a = np.vstack((a,[i,i,2*i]))
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-
update_plot(
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+
update_plot(l2,a)
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time.sleep(0.5)
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３次元散布図にコード変更
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@@ -1,53 +1,62 @@
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`plt.pause()`でリアルタイムに描画できるようです。
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以下のページに具体的なサンプルコードが載っています。
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+
参考：
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+
[matplotlibでリアルタイム描画](http://qiita.com/hausen6/items/b1b54f7325745ae43e47)
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+
[Python+Matplotlibでプロットアニメーションを作成する](http://qiita.com/wkentaro/items/128ceb1965731b6ef34c)
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-
以下は散布図に初期データを表示し、任意のタイミングで座標を追加し描画更新する例です。
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+
以下は３次元散布図に初期データを表示し、任意のタイミングで座標を追加し描画更新する例です。
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```Python
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import numpy as np
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-
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+
from matplotlib import pyplot as plt
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+
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
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import time
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# グラフの初期化
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def init_plot(d):
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-
# 散布図
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fig = plt.figure()
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-
ax = fig.add_subplot(111)
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+
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
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+
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-
ax.set_xlabel(
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+
ax.set_xlabel("X-axis")
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-
ax.set_ylabel(
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+
ax.set_ylabel("Y-axis")
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+
ax.set_zlabel("Z-axis")
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ax.set_xlim(-30, 30)
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ax.set_ylim(-40, 20)
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20
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-
ax.
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+
ax.set_zlim(-30, 20)
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# 最初に描画データを与えておく必要あり
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-
lines, = ax.plot(d[:,0], d[:,1], "o", color="g", ms=
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+
lines, = ax.plot(d[:,0], d[:,1], d[:,2], "o", color="g", ms=16, mew=0.5)
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return lines # 呼出元で利用
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# グラフの描画更新
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def update_plot(lines,d):
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-
lines.set_data(d[:,0],d[:,1])
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+
lines.set_data(d[:,0],d[:,1]) # x,y
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+
lines.set_3d_properties(d[:,2]) # z
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plt.pause(.01)
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if __name__ == "__main__":
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+
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# 最初から表示するデータ
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-
d = np.array([[-20,-30,
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+
d = np.array([[-20,-30,-20],[20,-30,-20]])
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40
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-
# グラフの初期
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+
# グラフの初期化
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lines = init_plot(d)
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update_plot(lines,d)
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39
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time.sleep(1)
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40
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41
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# 新たな座標を追加して描画更新
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-
d = np.vstack((d,[-20,10,
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+
d = np.vstack((d,[-20,10,0]))
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update_plot(lines,d)
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44
50
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time.sleep(1)
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-
# ループで追加
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+
# ループで追加
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for i in range(0,10):
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-
d = np.vstack((d,[i,i,i]))
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+
d = np.vstack((d,[i,i,2*i]))
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50
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update_plot(lines,d)
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51
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time.sleep(0.5)
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+
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+
# 最後に確認表示できるように
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+
plt.show()
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```
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サンプルコードを追加
answer
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@@ -1,3 +1,53 @@
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`plt.pause()`でリアルタイムに描画できるようです。
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以下のページに具体的なサンプルコードが載っています。
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参考：[matplotlibでリアルタイム描画](http://qiita.com/hausen6/items/b1b54f7325745ae43e47)
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+
参考：[matplotlibでリアルタイム描画](http://qiita.com/hausen6/items/b1b54f7325745ae43e47)
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+
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+
以下は散布図に初期データを表示し、任意のタイミングで座標を追加し描画更新する例です。
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+
```Python
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+
import numpy as np
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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+
import time
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+
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+
# グラフの初期化
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+
def init_plot(d):
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+
# 散布図
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+
fig = plt.figure()
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+
ax = fig.add_subplot(111)
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+
ax.set_xlabel('X-axis')
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+
ax.set_ylabel('Y-axis')
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+
ax.set_xlim(-30, 30)
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19
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+
ax.set_ylim(-40, 20)
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20
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+
ax.grid(True)
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+
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22
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+
# 最初に描画データを与えておく必要あり
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23
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+
lines, = ax.plot(d[:,0], d[:,1], "o", color="g", ms=24, mew=0.5)
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+
return lines # 呼出元で利用
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25
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+
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+
# グラフの描画更新
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27
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+
def update_plot(lines,d):
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28
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+
lines.set_data(d[:,0],d[:,1])
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+
plt.pause(.01)
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30
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+
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31
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+
if __name__ == "__main__":
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32
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+
# 最初から表示するデータ
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33
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+
d = np.array([[-20,-30,0],[20,-30,1]])
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34
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+
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35
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+
# グラフの初期表示
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+
lines = init_plot(d)
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37
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+
update_plot(lines,d)
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+
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39
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+
time.sleep(1)
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40
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+
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+
# 新たな座標を追加して描画更新
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42
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+
d = np.vstack((d,[-20,10,2]))
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43
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+
update_plot(lines,d)
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44
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+
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45
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+
time.sleep(1)
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47
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+
# ループで追加＆描画更新
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for i in range(0,10):
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+
d = np.vstack((d,[i,i,i]))
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update_plot(lines,d)
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52
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+
time.sleep(0.5)
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```
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