Python matplotlib实时画图案例-猿码集

Python matplotlib实时画图案例

本文将介绍如何使用Python的matplotlib库实时画图，并提供一个具体的案例来演示。在这个案例中，我们将使用温度传感器的数据来实时绘制温度变化趋势图。

安装matplotlib库

在开始之前，我们需要先安装matplotlib库。如果你还没有安装，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

案例说明

我们将使用一个Python脚本来模拟一个温度传感器，每隔一段时间生成一个随机的温度值。然后我们将实时绘制这些温度值的变化趋势图。

代码实现

首先，我们需要导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import random
import time

然后，我们定义一个函数来生成随机的温度值：

def get_temperature():
    return random.uniform(0, 100)

接下来，我们定义两个空的列表来存储时间和温度值：

times = []
temperatures = []

然后，我们使用一个while循环来模拟实时数据，并实时绘制图形：

while True:
    temperature = get_temperature()
    times.append(time.time())
    temperatures.append(temperature)
    
    plt.plot(times, temperatures)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Temperature')
    plt.title('Real-time Temperature')
    plt.grid(True)
    plt.pause(0.1)
    plt.cla()

在这段代码中，我们首先生成一个随机温度值，并将当前时间和温度值分别添加到times和temperatures列表中。然后，我们使用plt.plot函数来绘制图形，并使用plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函数设置图形的标题和轴标签。我们还使用plt.grid函数来显示网格线。最后，我们使用plt.pause函数来暂停0.1秒，并使用plt.cla函数来清除图形。

运行代码

要运行代码，只需将以上代码保存为一个Python文件，然后运行即可：

python realtime_plot.py

当代码开始运行时，你将看到一个实时温度变化趋势图的窗口弹出。图形将会实时更新，显示最新的温度值。

总结

通过本文的案例演示，我们学习了如何使用Python的matplotlib库实时绘制图形。在实际应用中，我们可以根据需要修改代码来适应不同的实时数据可视化需求。

你可以根据需要调整代码中的temperature变量来改变温度值的范围，例如：temperature = random.uniform(0, 50)。这样可以使得温度变化的范围更加逼真。

这里我们将temperature设置为0.6，因此temperature = 6 * random.random() + 34。

Python matplotlib实时画图案例