matplotlib实现数据实时刷新的⽰例代码
前⾔
matplotlib是python下⾮常好⽤的⼀个数据可视化套件，⽹上相关的教程也⾮常丰富，使⽤⽅便。本⼈需求⼀个根据实时数据刷新曲线的上位机软件，了半天，基本上都是使⽤matplotlib的交互模式，我折腾半天还是没有实现想要的效果，但却通过另⼀种⽅法实现了想要的效果。
源码
注释已经很充分，不多赘述，直接看源码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import threading
import sys
from random import random, randrange
from time import sleep
'''
绘制2x2的画板
可设置窗⼝标题和4个⼦图标题
可更新曲线数据
'''
quit_flag = False # 退出标志
class Plot2_2(object):
""" 2x2的画板 """
def __init__(self, wtitle='Figure', p1title='1', p2title='2', p3title='3',
京东python入门教程
p4title='4'):
self.sub_title = [p1title, p2title, p3title, p4title] # 4个⼦图的标题
self.fig, self.ax = plt.subplots(2, 2) # 创建2X2⼦图
self.fig.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3) # 设置⼦图之间的间距
self.fig.canvas.set_window_title(wtitle) # 设置窗⼝标题
# ⼦图字典，key为⼦图的序号，value为⼦图句柄
self.axdict = {0: self.ax[0, 0], 1: self.ax[0, 1], 2: self.ax[1, 0], 3: self.ax[1, 1]}
def showPlot(self):
""" 显⽰曲线 """
plt.show()
def setPlotStyle(self, index):
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""" 设置⼦图的样式，这⾥仅设置了标题 """
self.axdict[index].set_title(self.sub_title[index], fontsize=12)
def updatePlot(self, index, x, y):
"""
更新指定序号的⼦图
:
param index: ⼦图序号
:param x: 横轴数据
:param y: 纵轴数据
:return:
"""
# X轴数据必须和Y轴数据长度⼀致
if len(x) != len(y):
ex = ValueError("x and y must have same first dimension")
raise ex
self.axdict[index].cla() # 清空⼦图数据
self.axdict[index].plot(x, y) # 绘制最新的数据
伦勃朗的巅峰之作self.setPlotStyle(index) # 设置⼦图样式
if min(x) < max(x):
self.axdict[index].set_xlim(min(x), max(x)) # 根据X轴数据区间调整X轴范围
plt.draw()
print("%s end" % sys._getframe()._name)
def updatePlot(plot):
"""
模拟收到实时数据，更新曲线的操作
:param plot: 曲线实例
:return:
"""原码、反码、补码
print("Thread: %s" % threading.current_thread().getName())
count = 0
global quit_flag
print("quit_flag[%s]" % str(quit_flag))
while True:
if quit_flag:
print("quit_flag[%s]" % str(quit_flag))
google翻译pdfbreak
count += 1
print("count#%d" % count)
x = np.arange(0, 100, 1)
y = al(loc=1, scale=1, size=100) # 产⽣随机数，模拟变化的曲线
index = randrange(4) # 随机更新某⼀个⼦图
plot.updatePlot(index, x, y)
sleep(random() * 3)
def main():
p = Plot2_2() # 创建⼀个2X2画板
mysql查看所有数据库t = threading.Thread(target=updatePlot, args=(p,)) # 启动⼀个线程更新曲线数据
t.start()
p.showPlot() # showPlot⽅法会阻塞当前线程，直到窗⼝关闭
print("plot close")
global quit_flag
quit_flag = True # 通知更新曲线数据的线程退出
t.join()
print("Thread: %s end" % threading.current_thread().getName())
if __name__ == '__main__':
main()
结语
上述⽅法初步实现了根据实时数据刷新曲线的效果，⽬前测试发现偶尔程序⽆法完全退出，还有待改进。到此这篇关于matplotlib实现数据实时刷新的⽰例代码的⽂章就介绍到这了，更多相关matplotlib 数据实时刷新内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！

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