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要使用Matplotlib进行实时数据绘图,您需要遵循以下步骤:
- 导入所需库:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time
- 创建一个函数来生成实时数据。这里我们使用numpy的
random.randn()
函数生成随机数据作为示例:
def get_data(): data = np.random.randn(100) return data
- 初始化画布和子图:
fig, ax = plt.subplots()
- 创建一个线条对象并将其添加到子图中:
line, = ax.plot([], [])
- 设置x轴和y轴的范围:
ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(-3, 3)
- 创建一个更新数据和图像的函数:
def update_plot(data): line.set_xdata(np.arange(len(data))) line.set_ydata(data) ax.set_xlim(0, len(data)) ax.set_ylim(np.min(data), np.max(data)) fig.canvas.draw() fig.canvas.flush_events()
- 在循环中调用
update_plot()
函数以实时更新数据:
while True: data = get_data() update_plot(data) time.sleep(0.5) # 控制更新频率
- 最后,显示图形:
plt.show()
将上述代码放在一个Python文件中运行,您将看到一个实时更新的折线图。请注意,这个示例使用了随机数据,您可以根据需要替换为您自己的实时数据源。