这篇教程使用Python绘制实时的动态折线图写得很实用，希望能帮到您。
最近在做视觉应用开发，有个需求需要实时获取当前识别到的位姿点位是否有突变，从而确认是否是视觉算法的问题，发现Python的Matplotlib进行绘制比较方便。 import matplotlib.pyplot as pltimport randomimport numpy as npimport timeimport osimport csv
1.数据绘制def draw_data(): index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] x_data = [1, 0.2, 0.3, 4, 0.5, 0.6, 1, 0.8, 0.9, -1] # 创建折线图 plt.plot(index, x_data, marker='o', color='b', linestyle='-', label='x_data') # 设置标题和标签 plt.title("x_data") plt.xlabel("Index") plt.ylabel("X Data") # 显示图例 plt.legend() # 设置横坐标刻度，使得每个index值都显示 plt.xticks(index) # 显示图形 plt.show()
2.绘制实时的动态折线图虽然可以实时绘制，但会不断新增新的窗口，导致越到后面越卡顿，后面采用了保存到CSV文件进行分析的方法。 def realtime_data_draw(): ''' 动态折线图实时绘制 ''' plt.ion() plt.figure(1) t_list = [] result_list = [] t = 0 while True: if t >= 100 * np.pi: plt.clf() t = 0 t_list.clear() result_list.clear() else: t += np.pi / 4 t_list.append(t) result_list.append(np.sin(t)) plt.plot(t_list, result_list, c='r', ls='-', marker='o', mec='b', mfc='w') ## 保存历史数据 plt.plot(t, np.sin(t), 'o') plt.pause(0.1) 
3.保存实时数据到CSV文件中将实时的数据保存到CSV文件中，通过excel文件绘制折线图进行分析。 def realtime_data_save_csv(): # 模拟实时生成的轨迹点坐标 count = 0 # CSV 文件路径 file_path = 'vision_data/pose.csv' if os.path.exists(file_path): os.remove(file_path) # 写入表头并开始写入数据 with open(file_path, mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # 写入表头 writer.writerow(['Index', 'X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']) while True: count += 1 x_value = random.uniform(-0.5, 0.5) y_value = random.uniform(-0.5, 0.5) z_value = random.uniform(-0.1, 0.8) rx_value = random.uniform(-3.14, 3.14) ry_value = random.uniform(-3.14, 3.14) rz_value = random.uniform(-3.14, 3.14) # 将生成的数据写入 CSV 文件 writer.writerow([count, x_value, y_value, z_value, rx_value, ry_value, rz_value]) time.sleep(0.05) 
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