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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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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