Python读取文本绘制动态速度曲线技术知识点主要包括以下几个方面：
1. Python基础语法：本案例中的脚本涉及到Python的基础语法，如变量定义、循环遍历、条件判断等，这对于任何学习Python的初学者来说都是必须掌握的知识点。Python的简洁性和易读性使得它在处理文本数据和绘图方面有着得天独厚的优势。
2. Numpy库：在处理文本数据时，使用了Numpy库对数据进行快速的数值计算。Numpy是一个强大的科学计算库，支持大量的维度数组与矩阵运算，通过它能够有效地处理大规模的数据集。在这个案例中，Numpy被用来转换数据类型并生成数组。
3. Matplotlib库：本案例中最核心的库是Matplotlib，这是一个用于创建静态、动画、交互式图表的Python库。Matplotlib提供了大量与Matlab相似的功能，使得用户能够使用Python来绘制各种静态图表和动态动画。在这个案例中，Matplotlib被用于设置图表的基本参数（如子图的布局、轴的范围等）以及绘制初始空白的线条。
4. 动态绘图和动画制作：案例中提到了“动态速度曲线”，这涉及到动态绘图的知识。在Matplotlib中，可以通过FuncAnimation函数来实现动画效果，这需要编写一个初始状态的函数和一个更新动画的函数。初始函数定义了动画开始时图表的状态，而更新函数则定义了动画每一帧图表的变化。
5. 文件读取和文本处理：案例中首先提到了读取一个机械加工的数据文件（Nccut_TraceFile.log），使用了Python的文件操作，包括打开文件、读取内容、按照特定的分隔符（本例中是空格）分割字符串等。通过这些操作，可以从文本文件中提取出需要的数据，并进行后续的处理。
6. 数据结构应用：在本案例中，为了存储分割后的数据，使用了Python的列表（List）结构。列表是一种可变的序列类型，非常适合作为数组来使用，可以方便地对数据进行追加、删除、访问等操作。
7. 子图绘制：Matplotlib允许在一个画布上绘制多个子图，案例中使用了add_subplot方法创建了一个5行1列的子图布局，分别用于绘制A、B、X、Y、Z轴的速度曲线。这使得用户可以同时查看多个数据序列的动态变化情况。
本案例展示了如何利用Python结合Numpy和Matplotlib库，实现对文本文件的读取、数据处理、以及动态速度曲线的绘制和显示。这不仅涉及到了Python的基本语法和库的使用，还涵盖了文件操作、数据处理、动态绘图和动画制作等多个方面的知识点，对于希望掌握数据可视化技术的开发者而言，本案例无疑提供了一个很好的参考实例。
