python处理csv数据动态显示曲线实例代码

Python  /  管理员 发布于 7年前   462

本文研究的主要是python处理csv数据动态显示曲线，分享了实现代码，具体如下。

代码：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor  This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z" value of the nearest pixel given x and y """ # coding: utf-8  import time import string import os  import math  import pylab  import numpy as np from numpy import genfromtxt import matplotlib import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import LogNorm from matplotlib.mlab import bivariate_normal  import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm   import matplotlib.animation as animation        metric = genfromtxt('D:\export.csv', delimiter=',')  lines=len(metric)  #print len(metric) #print len(metric[4]) #print metric[4]   rowdatas=metric[:,0] for index in range(len(metric[4])-1):   a=metric[:,index+1]   rowdatas=np.row_stack((rowdatas,a))    #print len(rowdatas) #print len(rowdatas[4]) #print rowdatas[4]  #    #plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80) #plt.plot(rowdatas[4] ) #plt.xlabel('time') #plt.ylabel('value') #plt.title("USBHID data analysis") #plt.show()  linenum=1 ##如果是参数是list,则默认每次取list中的一个元素,即metric[0],metric[1],...  listdata=rowdatas.tolist() print listdata[4]  #fig = plt.figure()  #window = fig.add_subplot(111)  #line, = window.plot(listdata[4] )    fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(listdata[4],lw=2) ax.grid()  time_template = 'Data ROW = %d' time_text = ax.text(0.05, 0.9, '', transform=ax.transAxes)   #ax = plt.axes(xlim=(0, 700), ylim=(0, 255))  #line, = ax.plot([], [], lw=2)    def update(data):    global linenum   line.set_ydata(data) #  print 'this is line: %d'%linenum   time_text.set_text(time_template % (linenum))   linenum=linenum+1 #  nextitem = input(u'输入任意字符继续: ')   return line,   def init(): #  ax.set_ylim(0, 1.1) #  ax.set_xlim(0, 10) #  line.set_data(xdata)   plt.xlabel('time')   plt.ylabel('Time')   plt.title('USBHID Data analysis')   return line,    ani = animation.FuncAnimation(fig, update,listdata , interval=1*1000,init_func=init,repeat=False)  plt.show()  

总结

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