基于matplotlib.animation和python的流数据动态监控原型

流数据动态监控原型的内容概述

开发环境：Python3.6
代码行数：不到40行代码
代码风格：详细注解
代码特点：一定能跑起来
附加资料：带详细注释的九个animation实例

• Decay
• The Bayes update
• The double pendulum problem
• Animated histogram
• Rain simulation
• Animated 3D random walk
• Animated line plot
• Oscilloscope
• MATPLOTLIB UNCHAINED

最后的效果：

这方面的资料网上很少，以下是网上三个较为相关的博客：

《使用Matplotlib实现实时数据流可视化（animation模块）》
原文：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43323092/article/details/82929556
该博主只介绍了常用函数的几个参数；给了一个官网的实例，这个实例没有注解；博主自己的实现没有给出完整代码，不能跑起来。

《可视化篇：流式数据监控（python）》
原文：https://blog.youkuaiyun.com/yc_1993/article/details/54933751
该博主提供了python 2.X的实现，并提供了一些流数据监控实现的思路，并对相关的函数做了一定的介绍。该博主给了两种相关的实现（代码注释不是很清楚，代码量有点大），而且两种实现没有给相应的数据集，不能顺利的跑起来。

《Matplotlib 画动态图: animation模块的使用》
原文：https://blog.youkuaiyun.com/u013180339/article/details/77002254
该博主只是简单的搬运了官网的四个例子，没有做详细的注释和分析。

本博主提供的资料特点：

• 代码简洁且有详细注释
• 附带官网示例（带注释）
• 提供jupyter notebook使用教程，方便理解代码以及提高开发效率
• 使用Python3.6实现
• 工程一定能够运行起来，并且易于后期修改
• 学完提供的jupyter notebook使用教程、官网示例、目标代码，相关技能将得到很大的提升

流数据动态监控原型源码

from numpy import sin, cos
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate as integrate
import matplotlib.animation as animation
%matplotlib notebook

#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
ax = fig.add_subplot(111, autoscale_on=False, xlim=(0, 40), ylim=(0, 40))
ax.set_aspect('auto')  # 控制长宽比
# ax.grid() # 是否要格子背景
ax.axhline(30, linestyle='--', color='black')
# 设置图片标题
ax.set_title('横坐标动态更新的animation实现')
# 设置横坐标名称
ax.set_xlabel('动态变化的横轴')
line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2)

# 由于animation必须先有指定的数据或者指定的数据大小，但是我们的数据是一个一个显示的，初期是么有数据的
# 我们又必须提前填充指定个数的数据，这里我们填充x、y刻度以外的数据，然后想办法不显示
# 我们如何不显示呢？由于这些数据本质上还是要输出的，只是不让我们看见，数据既然要输出我们就要正确的设置这些数据对应的刻度
# 既然刻度不能做出改变，我们只能在刻度标签做手脚，我们让数据中x轴标签对应的刻度小于0时，标签显示空字符串
thisx = [i for i in range(-40, 0)]
thisy = (np.zeros(40, dtype=int) - 1).tolist()


def init():
    line.set_data([], [])
    return line


def animate(*args):
    # 这种操作之前一定要确保len(thisy) = len(thisx)
    del thisx[0]
    del thisy[0]
    thisx.append(max(thisx) + 1)
    thisy.append(np.random.randint(0, 40, 1))
    # 设置x轴的范围
    ax.set_xlim(min(thisx), max(thisx))
    
    # 更新刻度，刻度只要早x轴的范围内就可以
    ax.set_xticks([i for i in range(min(thisx), max(thisx) + 1, 1)])
    # 设置刻度标签
    ax.set_xticklabels(
        [i if i >= 0 else '' for i in range(min(thisx),
                                            max(thisx) + 1, 1)],
        rotation=320)
    # 重新渲染子图
    ax.figure.canvas.draw()
    line.set_data(thisx, thisy)
    return line


# blit选择更新所有点，还是仅更新产生变化的点。应选择True
ani = animation.FuncAnimation(fig,
                              animate,
                              interval=600,
                              blit=False,
                              init_func=init)
# ani.save('jieky_animation.gif',writer='imagemagick')
plt.show()

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带详细注释的九个animation实例请加
QQ群：615578708