Matplotlib 动态更新数据的实现

在做数据可视化的时候，一个重要的问题是如何动态地更新图像。特别是在数据变化频繁的情况下，动态更新图像可以达到更好的效果。此处我们以matplotlib为例，介绍如何实现动态更新数据的效果。

使用`FuncAnimation`实现动态更新

FuncAnimation是matplotlib中用于实现动态更新图像的模块。它能够定时地调用一个指定的函数来更新图像。下面我们来看一个示例，说明如何使用FuncAnimation实现动态更新。

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

def update(frame):
    #读取数据
    data = np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')
    x = data[:, 0]
    y = data[:, 1]

    #清空原来的图像
    plt.cla()

    #绘制新的图像
    plt.plot(x, y)

fig, ax = plt.subplots()
ani = FuncAnimation(fig, update, interval=1000)
plt.show()

这个例子中，update函数用来更新数据。在此例中，update函数每隔1秒钟就会读取一次数据文件data.csv，并根据数据重新绘制图像。

函数FuncAnimation用来执行将图像绘制的时间延迟。在本例中，FuncAnimation每隔1秒钟就会调用一次update函数，以实现动态更新数据。

这种方法的好处是代码简单，易于理解。但对于数据更新比较频繁的情况，由于FuncAnimation需要间隔一定时间才调用update函数，所以有时不能及时地更新图像，造成视觉上的卡顿。

使用`blit`实现更高效的动态更新

blit方法是在上一帧洁面上直接覆盖新的数据，相当于只更新需要更新的部分，从而提高绘图的效率。这里将以上面的例子为基础，做出一些简单的修改，就可以使得更新更快速。

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

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])
ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)

def update(frame):
    # 读取数据
    data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
    x = data[:, 0]
    y = data[:, 1]

    # 更新数据
    line.set_data(x, y)

    # 返回需要重新绘制的艺术家对象
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=200, blit=True)#blit是关键
plt.show()