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想用 matplotlib 画一个动态图，但是数据是实现读取好的。所以只能不断改变画图数据的大小来实现 plot 的动态过程。 想到两种方法，一个是新建一个 array，然后每一次迭代都 append 一个数据进去，然后 plot 这个 array，另一种方法 是每次对原始数据进行切片，后画图。

后来采用的是切片的方法，发现速度竟然比 append 要快很多，总觉得每一步一次的 append 应该不会比对那么多数据进行浅复制的切片慢啊。

因为数据是存储在 numpy 的 ndarray 中和 Python 内置的 list 可能有些不一样。list 在切片的时候实际上是进行浅拷贝的，而 ndarray 在切片时是返回一个 view（numpy 名词），共享核心数据，但其他的属性例如 shape 等都是不影响的。可能 ndarray 的核心数据都是 flatten 之后存储的吧。

总之，append 很慢，如果知道数组长度就预先分配好空间，如果不知道也尽量少做 append 或者 resize 的操作，用空间换时间是更优解吧。