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python多線程實現動態圖繪制_python

作者:淺若清風cyf? ? 更新時間: 2022-06-15 編程語言

一、背景

有些情況下,我們面對實時更新的數據,希望能夠在一個窗口中可視化出來,并且能夠實時更新,方便我們觀察數據的變化,從而進行數據分析,例如:繪制音頻的波形,繪制動態曲線等,下面介紹使用matplotlib結合多線程繪制動態圖,希望能幫助到有需要的朋友。

遇到的場景:最近剛好在學習人工智能中的遺傳算法,并且使用該算法求解TSP,了解這個算法的朋友知道這個算法是通過不斷迭代,尋找適應度大的最優解,為了了解迭代過程中適應度的變化,我希望能夠實時更新迭代過程中的適應度,將其可視化出來(數據量不斷增大)

直接上圖:

二、步驟

1、使用matplotlib繪制動態圖

  • 工具:matplotlib.animation

2、創建一個線程用于更新數據

  • threading

三、代碼框架

# Author: 淺若清風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  # 初始數據量
data=np.random.normal(0,1,CHUNK)  # 存放數據,用于繪制圖像,數據類型可為列表

# 定義畫布
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111,ylim=(0,5))
line = line.Line2D([], [])  # 繪制直線

# 初始化圖像
def plot_init():
    ax.add_line(line)
    return line, # 必須加逗號,否則會報錯(TypeError: 'Line2D' object is not iterable)

# 更新圖像(animation會不斷調用此函數刷新圖像,實現動態圖的效果)
def plot_update(i):
    global data  # data為全局變量
    data_copy = data.copy()  # 為避免線程不同步導致獲取到的data在繪制圖像時被更新,這里復制數據的副本,否則繪制圖像的時候可能會出現x和y的數據維度不相等的情況
    x_data=np.arange(0,data_copy.shape[0],1)  # x軸根據y軸數據自動生成(可根據需要修改)
    ax.set_xlim(0,data_copy.shape[0])  # 橫坐標范圍(橫坐標的范圍和刻度可根據數據長度更新)
    ax.set_title("title",fontsize=8)  # 設置title
    line.set_xdata(x_data)  # 更新直線的數據
    line.set_ydata(data_copy)  # 更新直線的數據
	# 大標題(若有多個子圖,可為其設置大標題)
    plt.suptitle('Suptitle',fontsize=8)
    # 重新渲染子圖
    ax.figure.canvas.draw()  # 必須加入這一行代碼,才能更新title和坐標!!!
    return line,  # 必須加逗號,否則會報錯(TypeError: 'Line2D' object is not iterable)

# 繪制動態圖
ani = animation.FuncAnimation(fig,   # 畫布
							  plot_update,  # 圖像更新
                              init_func=plot_init,  # 圖像初始化
                              frames=1,
                              interval=30,  # 圖像更新間隔
                              blit=True)

# 數據更新函數
def dataUpdate_thead():
    global data
    # 為了方便理解代碼,這里生成正態分布的隨機數據
    while True:  # 為了方便測試,讓數據不停的更新
	    data=np.random.normal(0,1,CHUNK)

# 為數據更新函數單獨創建一個線程,與圖像繪制的線程并發執行
ad_rdy_ev = threading.Event()
ad_rdy_ev.set()  # 設置線程運行
t = threading.Thread(target=dataUpdate_thead, args=()) # 更新數據,參數說明:target是線程需要執行的函數,args是傳遞給函數的參數)
t.daemon = True
t.start()  # 線程執行

plt.show() # 顯示圖像(0,1,CHUNK)

# 為數據更新函數單獨創建一個線程,與圖像繪制的線程并發執行
ad_rdy_ev = threading.Event()
ad_rdy_ev.set()  # 設置線程運行
t = threading.Thread(target=dataUpdate_thead, args=()) # 更新數據,參數說明:target是線程需要執行的函數,args是傳遞給函數的參數)
t.daemon = True
t.start()  # 線程執行

plt.show() # 顯示圖像

效果:

原文鏈接:https://juejin.cn/post/7085002428495429668

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