matplotlib 显示最后n条数据（可用于实时更新）

Posted 2021-02-28 exploer

2020-04-16 14:05:01 --Edit by yangray

按横轴刻度的种类不同，分为数值类刻度和日期类刻度。

• 数值类刻度

　　　　需求：x轴数据间隔为2，显示最后24条数据。

#!/usr/bin/python
# _*_ Coding: Utf-8 _*_

import random
import matplotlib.pyplot as plt

xs = [i*2 for i in range(200)]
ys = [10 + random.randint(1, 8) for i in range(len(xs))]

# 绘制
plt.plot(xs, ys)

‘‘‘
    仅显示最后n个数据
    确定一个限位框(由左下角和右上角两个点 确定位置和大小 的矩形框)
    axes._set_view_from_bbox将视图范围限制在限位框内
‘‘‘
last_index = xs[-1]
# print(‘last_index:‘, last_index, type(last_index))
right, top = plt.gca().transData.transform((last_index, 42))
left, bottom = plt.gca().axes.transData.transform((last_index - 24*2, 0))
plt.gca()._set_view_from_bbox(bbox=[left, bottom, right, top])


plt.show()

View Code

　　思路：确定一个限位框(由左下角和右上角两个点 确定位置和大小 的矩形框)，axes._set_view_from_bbox()将视图范围限制在限位框内

　　关键代码：

1 last_index = xs[-1]
2 right, top = plt.gca().transData.transform((last_index, 42))
3 left, bottom = plt.gca().axes.transData.transform((last_index - 24*2, 0))
4 plt.gca()._set_view_from_bbox(bbox=[left, bottom, right, top])

　　　　第一行：将横轴数据的最后一条存入 last_Index

　　　　第二行：确定限位框的右上边，使用Axes.transData.transform()方法，将用户数据坐标系的点转换为轴域坐标系的点（从用户自己定义的坐标系 转换到 系统使用的像素坐标系）。(last_index, 42) 为 坐标系(xs, ys)中的点， 转换到轴域坐标系为(553.45, 1557.6)。

　　　　第三行：确定限位框的左下边。左边界对应的值为 last_index - 24*2，意为last_index向左移动24个单位长度（单位长度为2， 可以从xs定义中看出来）。

　　　　第四行：将视图显示的范围设为由(left, bottom, right, top)围成的限位框。

　　　　

 

• 日期类刻度

　　　　需求： 时间间隔为30分钟， 显示最后24条数据(最近12小时)。

#!/usr/bin/python
# _*_ Coding: Utf-8 _*_

import random
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime, time

# 假的日期数据
ex_time = datetime.datetime(2020, 4, 13, 2, 0, 0)  # 起始时间
ex_timedelta = datetime.timedelta(minutes=30)  # 时间间隔 30min
date_format = []
t = [ex_time + i * ex_timedelta for i in range(200)]

# 将格式化的日期（月/日/年 时:分:秒）存入date_format
for i in t:
    fmt_i = time.strftime(‘%m/%d/%Y %H:%M:%S‘, i.timetuple())
    struct_time = datetime.datetime.strptime(fmt_i, ‘%m/%d/%Y %H:%M:%S‘)  # strptime()将 字符串转struct_time
    date_format.append(struct_time)

xs = date_format
ys = [10 + random.randint(1, 8) for i in range(len(xs))]

# 配置横坐标
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(‘%H:%M‘))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=2))
plt.gca().xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter(‘%m/%d/%Y‘))
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator())

# 绘制
plt.plot(xs, ys)

‘‘‘
    仅显示最后n个数据
    确定一个限位框(由左下角和右上角两个点 确定位置和大小 的矩形框)
    axes._set_view_from_bbox将视图范围限制在限位框内
‘‘‘
last_index = xs[-1]
# print(‘last_index:‘, last_index, type(last_index))
right, top = plt.gca().transData.transform((mdates.date2num(last_index), 42))
left, bottom = plt.gca().axes.transData.transform((mdates.date2num(last_index) - 1, 0))
plt.gca()._set_view_from_bbox(bbox=[left, bottom, right, top])

plt.gca().tick_params(axis=‘x‘, which=‘minor‘, pad=10, color="#27F52F", length=5, width=2)  # 配置刻度属性
plt.gcf().autofmt_xdate(which=‘minor‘)  # 自动旋转日期标记

plt.show()

View Code

　　　　　思路：将日期类刻度转换为数值表示，然后作和数值类刻度一样处理。

　　　　　关键代码：

1 last_index = xs[-1]
2 right, top = plt.gca().transData.transform((mdates.date2num(last_index), 42))
3 left, bottom = plt.gca().axes.transData.transform((mdates.date2num(last_index) - 1, 0))
4 plt.gca()._set_view_from_bbox(bbox=[left, bottom, right, top])

　　　　　第一行： 将横轴数据的最后一条存入 last_Index

　　　　　第二行：确定限位框的右上边。使用 matplotlib.dates.date2num()方法将日期（datetime.datetime对象）转换为数值，转换方法为：当前日期 - UTC时间 1年1月1日 0时0分0秒 结果的单位为天。

　　　　　第三行：确定限位框的左下边。左边界对应的值为 mdates.date2num(last_index) - 1,  意为last_index向左移动一天（单位长度为1，单位为 天 ）。

　　　　　第四行：将视图显示的范围设为由(left, bottom, right, top)围成的限位框。