Python - 滚动绘图

Python提供了许多绘图库，如matplotlib、seaborn、plotly等等。其中，matplotlib是最常用的绘图库之一。在matplotlib中，可以使用animation模块实现滚动绘图。

为什么需要滚动绘图？

滚动绘图是指不断更新图像，以显示不断变化的数据。这种绘图方式往往用于实时数据监控、实时信号处理、实时控制等领域。

怎么实现滚动绘图？

在matplotlib中，可以使用animation模块，通过调用FuncAnimation函数实现滚动绘图。FuncAnimation函数的参数中，需要指定动画的图像对象、更新图像的函数、更新图像的时间间隔等信息。

下面是一个简单的滚动绘图示例，通过不断更新正弦波图像来演示滚动绘图的基本原理。

%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = ax.plot([], [], 'r-', animated=False)

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    if frame >= 2*np.pi:
        del xdata[:]
        del ydata[:]
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True, interval=50)
plt.show()

运行上述代码，即可看到一个滚动的正弦波图像。

滚动绘图的应用场景

滚动绘图往往用于实时数据监控、实时信号处理、实时控制等领域。下面是一个将滚动绘图应用于心电图实时监测的示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib import style

style.use('ggplot')

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

def animate(i):
    graph_data = open('ecg_data.txt','r').read()
    lines = graph_data.split('\n')
    ecg = []
    for line in lines:
        if len(line) > 1:
            ecg.append(float(line))
    ax1.clear()
    ax1.plot(ecg[-1000:])

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=100)

plt.show()

该代码实现了从文本文件读取数据，并对最近1000个数据进行滚动绘图，以实现实时心电图监测的效果。

总结

滚动绘图是指不断更新图像，以显示不断变化的数据。在matplotlib中，可以使用animation模块实现滚动绘图。滚动绘图往往用于实时数据监控、实时信号处理、实时控制等领域。