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，找了半天，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',
         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):
    """ 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
    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().f_code.co_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:
  """
  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))
      break
    count += 1
    print("count#%d" % count)
    x = np.arange(0, 100, 1)
    y = np.random.normal(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

  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www.887551.com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www.887551.com！