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小编给大家分享一下如何使用Matplotlib绘制实时数据图表,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
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将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件,并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧...
接下来我们模拟一个实时数据的产生,动态的追加到data.csv文件中去,来看代码实现:
import csv
import random
import time
x_value = 0
total_1 = 1000
total_2 = 1000
fieldnames = ["x_value", "total_1", "total_2"]
with open('data.csv', 'w') as csv_file:
csv_writer = csv.DictWriter(csv_file, \
fieldnames=fieldnames)
csv_writer.writeheader()
while True:
with open('data.csv', 'a') as csv_file:
csv_writer = csv.DictWriter(csv_file,\
fieldnames=fieldnames)
info = {
"x_value": x_value,
"total_1": total_1,
"total_2": total_2
}
csv_writer.writerow(info)
print(x_value, total_1, total_2)
x_value += 1
total_1 = total_1 + random.randint(-6, 8)
total_2 = total_2 + random.randint(-5, 6)
time.sleep(1)
我们来实现动态读取上边生成的data.csv文件,进行实时的绘制图表信息:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
#设置样式
plt.style.use('fivethirtyeight')
x_vals = []
y_vals = []
#定义函数读取csv文件内容
def animate(i):
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data['x_value']
y1 = data['total_1']
y2 = data['total_2']
plt.cla()
#绘制线图
plt.plot(x, y1, label='Channel 1')
plt.plot(x, y2, label='Channel 2')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
#调用FuncAnimation实时调用函数每秒执行1次
ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, \
interval=1000)
plt.tight_layout()
plt.show()
看完了这篇文章,相信你对“如何使用Matplotlib绘制实时数据图表”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!