数据可视化-Matplotlib绘制实时数据图表

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发布于 2019-08-09 06:24:43

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背景介绍

今天我们将学习如何使用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...

动态生成数据

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)

绘制实时数据图表

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()