背景介绍

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 csvimport randomimport time
x_value = 0total_1 = 1000total_2 = 1000fieldnames = ["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 pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom 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()