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在数据分析和可视化场景中,我们常常需要实现实时动态图表,比如每分钟读取数据库新的记录,及时更新图表显示最新数据,而不是静态显示某个时间点的数据。本文将介绍使用Python matploblib库的animation功能实现实时动态绘图的方法。 问题背景 我们有一个Excel表,其中记录了某个指标的数据,每分钟新增一条记录。现在需要将这个数据集用线图的形式展示出来,并且图表需要实时更新——也就是每分钟根据最新数据更新图表显示。如果用普通的matploblib绘图代码,我们只能得到一个静止的图像,无法实现数据变化、图表随之更新的实时效果。 实现思路 要实现这个实时动态图表,我们可以使用matploblib的动画功能animation。基本思路是: 初始化画布和图表,只绘制x轴和y轴每分钟读取Excel最新数据,更新图表的数据集调用matplotlib的FuncAnimation动画功能,更新图表并绘制动画在函数animation的frame回调函数中更新数据和重绘图表代码实现 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation # 初始化画布和图表 fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Value') # 读取Excel初始数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') x = df['Time'] y = df['Value'] # 绘制初始图表(只有x、y轴) line, = ax.plot(x, y) #FuncAnimation动画回调函数 def update(i): # 每分钟读取新数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') x = df['Time'] y = df['Value'] # 更新图表数据 line.set_xdata(x) line.set_ydata(y) # 重绘图表 fig.canvas.draw() # 启动定时器 ani = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=60*1000) plt.show()该代码初始化读取数据绘制初始图表,然后启动一个每60秒调用一次update函数的定时器。update函数在每次调用中读取最新数据,更新图表的数据集并重绘图表,最终实现每分钟动态更新图表的效果。 |
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