小编给大家分享一下如何使用Matplotlib绘制实时数据图表，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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...
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：
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import csvimport randomimport timex_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)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()看完了这篇文章，相信你对“如何使用Matplotlib绘制实时数据图表”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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