前言

想写数据动态可视化很久了，但是网上竟然没有一份能直接用的代码，昨天终于狠下心来死啃了一波开发者文档搞定了这部分，贴一篇blog记录一下希望可以帮到你。

思路

动图的核心函数是matplotlib.animation.FuncAnimation，基本用法：

anim = animation.funcanimation(fig, animate, init_func=init, frames=100, interval=20, blit=true)
# fig: 是我们创建的画布
# animat: 是重点，是我们每个时刻要更新图形对象的函数，返回值和init_func相同
# init_func: 初始化函数，其返回值就是每次都要更新的对象，
#    告诉FuncAnimation在不同时刻要更新哪些图形对象
# frames: 相当于时刻t，要模拟多少帧图画，不同时刻的t相当于animat的参数
# interval: 刷新频率，毫秒
# blit: blit是一个非常重要的关键字，它告诉动画只重绘修改的部分，结合上面保存的时间，
#    blit=true会使动画显示得会非常非常快

动图绘制的关键是动态更新数据并刷新图像，更新数据需要写一个animat函数，看具体实现：

实现

给出代码及对应注释，你应该会秒懂：

# -*-coding:utf-8-*-
import random
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvas
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib.image import imreadgesture_i = [0] * 2200
gesture_q = [0] * 2200
acc_first = [0] * 6
acc_second = [0] * 6acc_first_max_index = 0
acc_second_max_index = 0
acc_first_max = 0
acc_second_max = 0cur_data_count = 0update_first_flag = False
update_second_flag = False
name_list = ["Static", "Approach", "Apart", "Click", "Flip", "Circle"]# 创建画布，包含4个子图
fig = plt.figure(figsize=(15, 10))bgimg=imread("bac2.jpg")#设置背景图片
fig.figimage(bgimg,resize=True)#设置窗口自适应（背景图片）ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.set_facecolor('none')#设置该子图背景透明，其他子图同理ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax2.set_facecolor('none')ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3.set_facecolor('none')ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax4.set_facecolor('none')# 绘制初始图形
bar1 = ax3.bar(range(len(acc_first)), acc_first, color='rgb', tick_label=name_list)bar2 = ax4.bar(range(len(acc_first)), acc_first, color='rgb', tick_label=name_list)x = np.arange(0, 2200, 1)  # x轴ax1.set_ylim(-1, 1)#设置y轴范围为-1到1
line1, = ax1.plot(x, gesture_i,color='coral')ax2.set_ylim(-1, 1)
line2, = ax2.plot(x, gesture_q,color='coral')#初始化函数
def init():# 构造开始帧函数init# 改变y轴数据，x轴不需要改line1.set_ydata(gesture_i)line2.set_ydata(gesture_q)bar1 = ax3.bar(range(len(acc_first)), acc_first, color='rgb', tick_label=name_list)bar2 = ax4.bar(range(len(acc_second)), acc_second, color='rgb', tick_label=name_list)ax1.set_xlabel("I")ax2.set_xlabel("Q")return line1, line2, ax1  # 注意返回值，我们要更新的就是这些数据#更新图像的函数
def animate(i):#注意这里必须要用global声明，不然可能出现无法动态更新数据的情况global gesture_iglobal gesture_qglobal update_first_flagglobal update_second_flagline1.set_ydata(gesture_i)ax3.cla()bar1 = ax3.bar(range(len(acc_first)), acc_first, color='rgb', tick_label=name_list)ax3.legend()ax4.cla()bar2 = ax4.bar(range(len(acc_second)), acc_second, color='rgb', tick_label=name_list)ax4.legendreturn line1, line2, ax1def draw_view():
# 调用FuncAnimation函数生成动画。参数说明：
# fig 进行动画绘制的figure
# func 自定义动画函数，即传入刚定义的函数animate
# frames 动画长度，一次循环包含的帧数
# init_func 自定义开始帧，即传入刚定义的函数init
# interval 更新频率，以ms计
# blit 选择更新所有点，还是仅更新产生变化的点。应选择True，但mac用户请选择False，否则无法显示动画ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,init_func=init,interval=100,blit=False)plt.show()if __name__ == '__main__':draw_view()

说明：实现动态数据可视化的思路是将绘制图像所用的数据写成全局变量，然后动态更新你的数据，UI层会一帧一帧地刷新图像，这样只要你的数据在变，图像就会是变化的，给一张效果图：

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