Dynamische Diagrammaktualisierungen mit Matplotlib für unsichere Daten
Bei der Erstellung von Anwendungen, die Datenströme überwachen und visualisieren, besteht die Herausforderung darin, Diagramme mit unsicheren Daten effizient zu aktualisieren Ankunftszeiten entsteht. In diesem Artikel wird eine überzeugende Lösung für dieses Problem untersucht, die die Animations-API von Matplotlib nutzt.
Mit dem traditionellen Ansatz, den gesamten Plot zu löschen und neu zu zeichnen, kann die Leistung bei lang laufenden Anwendungen zu einem Problem werden. Alternativ bieten Animationstechniken eine effizientere Lösung.
Matplotlib bietet eine Reihe von Animationsmöglichkeiten, und insbesondere die FuncAnimation-Funktion erweist sich für dieses Szenario als geeignet. Diese Funktion animiert eine bestimmte Funktion im Laufe der Zeit, bei der es sich um die Datenerfassungsfunktion handeln kann.
Animationsmethoden funktionieren, indem sie die Dateneigenschaft der dargestellten visuellen Objekte aktualisieren, sodass keine Bildschirm- oder Figurenbereinigung erforderlich ist. Durch die Erweiterung der Dateneigenschaft können neue Punkte zu bestehenden Linien oder anderen grafischen Elementen hinzugefügt werden.
Für unsichere Datenankunft bietet das folgende Code-Snippet einen praktischen Ansatz:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy hl, = plt.plot([], []) def update_line(hl, new_data): hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data)) hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data)) plt.draw()
Diese Funktion Erweitert die vorhandenen x- und y-Datenarrays um neue eingehende Daten und löst eine Plotaktualisierung aus. Durch den Aufruf von update_line, wann immer Daten von der seriellen Schnittstelle empfangen werden, wird die Darstellung nur bei Bedarf dynamisch aktualisiert, wodurch eine effiziente und reaktionsfähige Visualisierung des sich entwickelnden Datenstroms gewährleistet wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Animations-API von Matplotlib dynamische Plotaktualisierungen für unsichere Datenströme verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!