python多线程怎么实现动态图绘制
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今天小编给大家分享一下python多线程怎么实现动态图绘制的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
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)
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: 2020/12/11import threadingimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationimport matplotlib.lines as lineimport numpy as npCHUNK = 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 = Truet.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 = Truet.start() # 线程执行plt.show() # 显示图像
以上就是“python多线程怎么实现动态图绘制”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注编程网行业资讯频道。
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