python多线程实现动态图绘制

目录
  • 一、背景
  • 二、步骤
    • 1、使用matplotlib绘制动态图
    • 2、创建一个线程用于更新数据
  • 三、代码框架

一、背景

有些情况下，我们面对实时更新的数据，希望能够在一个窗口中可视化出来，并且能够实时更新，方便我们观察数据的变化，从而进行数据分析，例如：绘制音频的波形，绘制动态曲线等，下面介绍使用matplotlib结合多线程绘制动态图，希望能帮助到有需要的朋友。

遇到的场景：最近刚好在学习人工智能中的遗传算法，并且使用该算法求解TSP，了解这个算法的朋友知道这个算法是通过不断迭代，寻找适应度大的最优解，为了了解迭代过程中适应度的变化，我希望能够实时更新迭代过程中的适应度，将其可视化出来（数据量不断增大）

直接上图：

二、步骤

1、使用matplotlib绘制动态图

  • 工具：matplotlib.animation

2、创建一个线程用于更新数据

  • threading

三、代码框架

# Author: 浅若清风cyf
# Date: 2020/12/11

import threading
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.lines as line
import numpy as np

CHUNK = 2048  # 初始数据量
data=np.random.normal(0,1,CHUNK)  # 存放数据，用于绘制图像，数据类型可为列表

# 定义画布
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111,ylim=(0,5))
line = line.Line2D([], [])  # 绘制直线

# 初始化图像
def plot_init():
    ax.add_line(line)
    return line, # 必须加逗号,否则会报错（TypeError: 'Line2D' object is not iterable）

# 更新图像(animation会不断调用此函数刷新图像，实现动态图的效果)
def plot_update(i):
    global data  # data为全局变量
    data_copy = data.copy()  # 为避免线程不同步导致获取到的data在绘制图像时被更新，这里复制数据的副本，否则绘制图像的时候可能会出现x和y的数据维度不相等的情况
    x_data=np.arange(0,data_copy.shape[0],1)  # x轴根据y轴数据自动生成（可根据需要修改）
    ax.set_xlim(0,data_copy.shape[0])  # 横坐标范围（横坐标的范围和刻度可根据数据长度更新）
    ax.set_title("title",fontsize=8)  # 设置title
    line.set_xdata(x_data)  # 更新直线的数据
    line.set_ydata(data_copy)  # 更新直线的数据
	# 大标题（若有多个子图，可为其设置大标题）
    plt.suptitle('Suptitle',fontsize=8)
    # 重新渲染子图
    ax.figure.canvas.draw()  # 必须加入这一行代码，才能更新title和坐标!!!
    return line,  # 必须加逗号,否则会报错（TypeError: 'Line2D' object is not iterable）

# 绘制动态图
ani = animation.FuncAnimation(fig,   # 画布
							  plot_update,  # 图像更新
                              init_func=plot_init,  # 图像初始化
                              frames=1,
                              interval=30,  # 图像更新间隔
                              blit=True)

# 数据更新函数
def dataUpdate_thead():
    global data
    # 为了方便理解代码，这里生成正态分布的随机数据
    while True:  # 为了方便测试，让数据不停的更新
	    data=np.random.normal(0,1,CHUNK)

# 为数据更新函数单独创建一个线程，与图像绘制的线程并发执行
ad_rdy_ev = threading.Event()
ad_rdy_ev.set()  # 设置线程运行
t = threading.Thread(target=dataUpdate_thead, args=()) # 更新数据，参数说明：target是线程需要执行的函数，args是传递给函数的参数）
t.daemon = True
t.start()  # 线程执行

plt.show() # 显示图像(0,1,CHUNK)

# 为数据更新函数单独创建一个线程，与图像绘制的线程并发执行
ad_rdy_ev = threading.Event()
ad_rdy_ev.set()  # 设置线程运行
t = threading.Thread(target=dataUpdate_thead, args=()) # 更新数据，参数说明：target是线程需要执行的函数，args是传递给函数的参数）
t.daemon = True
t.start()  # 线程执行

plt.show() # 显示图像

效果：

到此这篇关于python多线程实现动态图绘制的文章就介绍到这了,更多相关python绘制动态图内容请搜索我们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我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python利用Turtle绘制哆啦A梦和小猪佩奇

    Python利用Turtle绘制哆啦A梦和小猪佩奇

    目录 1.哆啦A梦 2.小猪佩奇 3.Python代码实现(哆啦A梦) 4.Python代码实现(小猪佩奇 ) 1.哆啦A梦 “只要把愿望系在竹竿上请求月亮女神,心愿便能达成”.我超喜欢这句话. 哆啦A梦的创造要追溯到1969年的某个截稿日,作者藤子·F·不二雄的家里突然闯进了一只小猫,虽然很快就要截稿了,但作者还是和小猫玩了起来,还替小猫挠虱子,而这一挠就是几个小时.等作者发现时间不够用的时候,已经来不及完成稿子.这时作者像热锅上的蚂蚁走来走去,突然踢到了女儿的不倒翁玩具,于是作者灵光一现,把

  • Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图

    Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图

    目录 常用颜色: 常用标记点形状: 常用线形: 绘制散点图 补充:Python散点图教程 总结 我们在Python中经常使用会用到matplotlib画图,有些曲线和点的形状.颜色信息长时间不用就忘了,整理一下便于查找. 安装matplotlib后可以查看官方说明(太长不贴出来了) from matplotlib import pyplot as plt help(plt.plot) 常用颜色: 'b'          蓝色'g'          绿色'r'          红色'c'  

  • Python tkinter库图形绘制例子分享

    Python tkinter库图形绘制例子分享

    目录 一.椭圆绘制 二.矩形绘制 三.多边形绘制 一.椭圆绘制 实例代码: import tkinter as tk                    # 导入tkinter库,并重命名为tk from tkinter import messagebox          # 导入messagebox模块 mywindow = tk.Tk()                      # 创建一个窗体 mywindow.title("绘制椭圆")              # 设置

  • Python&Matlab实现樱花的绘制

    Python&Matlab实现樱花的绘制

    目录 1.锦短情长 2. 一场樱花雨(Matlab) 3.樱花树(Python) 1.锦短情长 为什么选择这个标题,借鉴了一封情书里面的情长纸短,还吻你万千. 锦短情长 都只谓人走茶凉,怎感觉锦短情长? 一提起眼泪汪汪,是明月人心所向? 2. 一场樱花雨(Matlab) function pingba hold on,axis equal axis(0.5+[-10,50,0,50]) set(gca,'xtick',[],'ytick',[],'xcolor','w','ycolor','w'

  • Python Pyecharts绘制箱线图详解

    Python Pyecharts绘制箱线图详解

    本篇博客只是单纯的记录一下自己学习Boxplot,没有过多的解释,官网:>>Boxplot import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 p

  • python多线程实现动态图绘制

    python多线程实现动态图绘制

    目录 一.背景 二.步骤 1.使用matplotlib绘制动态图 2.创建一个线程用于更新数据 三.代码框架 一.背景 有些情况下,我们面对实时更新的数据,希望能够在一个窗口中可视化出来,并且能够实时更新,方便我们观察数据的变化,从而进行数据分析,例如:绘制音频的波形,绘制动态曲线等,下面介绍使用matplotlib结合多线程绘制动态图,希望能帮助到有需要的朋友. 遇到的场景:最近刚好在学习人工智能中的遗传算法,并且使用该算法求解TSP,了解这个算法的朋友知道这个算法是通过不断迭代,寻找适应度大

  • Python散点图与折线图绘制过程解析

    Python散点图与折线图绘制过程解析

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv

  • Python进阶Matplotlib库图绘制

    Python进阶Matplotlib库图绘制

    目录 1.基本使用 1.1.线条样式 & 颜色 1.2.轴&标题 1.3.marker设置 1.4.注释文本 1.5.设置图形样式 2.条形图 2.1.横向条形图 范例 2.2.分组条形图 2.3.堆叠条形图 3.直方图 3.1.直方图 3.2.频率直方图 3.3.直方图 4.散点图 5.饼图 6.箱线图 7.雷达图 中文字体设置: # 字体设置 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams[&quo

  • Python matplotlib数据可视化图绘制

    Python matplotlib数据可视化图绘制

    目录 前言 1.折线图 2.直方图 3.箱线图 4.柱状图 5.饼图 6.散点图 前言 导入绘图库: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import os 读取数据(数据来源是一个EXCLE表格,这里演示的是如何将数据可视化出来) os.chdir(r'E:\jupyter\数据挖掘\数据与代码') df = pd.read_csv('air_data.csv',na_values= '-

  • 基于Python实现拆分和合并GIF动态图

    基于Python实现拆分和合并GIF动态图

    "表情包"是当前社交软件上不可或缺的交流方式,难以用文字表达的意思,发一个"表情包",对方就能心领神会.下面是小派制作的一个表情包,准确地讲,是在已有表情包的基础上,二次加工而成的. 下面以最简单的代码形式(10行左右),介绍上述"表情包"的制作过程.第一,将GIF动态图拆分成图形帧.下图是网络上找到的一个GIF格式动态图. 利用Python将上述GIF格式动态图拆分图形帧,只需要输入以下代码.其中第1-2行是导入os库.从PIL库中导入Imag

  • Python 使用PIL.Image制作运动小人的动态图思路详解

    Python 使用PIL.Image制作运动小人的动态图思路详解

    准备材料: 图片img.png 大小:804x165 制作思路: 把图片拆分成12等分,每帧大小:67x165:连续读取和播放就会形成动态图像. 源代码: import tkinter as tk from PIL import Image,ImageTk from time import sleep flag = False def pause(): global flag flag = not flag while flag: doing() def doing(): global flag

  • Python 绘制北上广深的地铁路线动态图

    Python 绘制北上广深的地铁路线动态图

    目录 坐标点的采集 坐标系的转换 地理可视化 其他效果展示 上海-变色 广州-卫星图 深圳-个性化配色 小结 今天教大家用python制作北上广深--地铁线路动态图,这可能是全网最全最详细的教程了. 坐标点的采集 小五之前做过类似的地理可视化,不过都是使用网络上收集到的json数据.但很多数据其实是过时的,甚至是错误/不全的.所以我们最好还是要自己动手,丰衣足食(爬虫大法好).打开高德地图的地铁网页 可以轻松得到北京地铁数据的接口,同理也把其他三个城市的url复制出来.有了api,解析json即

  • python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码（交互式绘图）

    python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码（交互式绘图）

    本文研究的主要是python+matplotlib实现动态绘制图片(交互式绘图)的相关内容,具体介绍和实现代码如下所示. 最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统

  • Python之——生成动态路由轨迹图的实例

    一.scapy简介与安装 scapy(http://www.secdev.org/projects/scapy/)是一个强大的交互式数据包处理程序,它能够对数据包进行伪造或解包,包括发送数据包.包嗅探.应答和反馈匹配等功能.可以用在处理网络扫描.路由跟踪.服务探测.单元测试等方面,本节主要针对scapy的路由跟踪功能,实现TCP协议方式对服务可用性的探测,比如常用的80(HTTP)与443(HTTPS)服务,并生成美观的路由线路图报表,让管理员清晰了解探测点到目标主机的服务状态.骨干路由节点所处

  • python pyecharts 实现一个文件绘制多张图

    Grid并行显示多张图 注意: 第一个图需为 有 x/y 轴的图,即不能为 Pie,其他位置顺序任意 from pyecharts import Bar, Line, Scatter, EffectScatter, Grid ''' Grid类:并行显示多个图表 TODO 第一个图需为 有 x/y 轴的图,即不能为 Pie,其他位置顺序任意. ''' attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", &quo

随机推荐