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！

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