Matplotlib作为Python的绘图库，以绘制高质量的插图著称，但其实Matplotlib还是可以实现简单的动画的，虽然Matplotlib不像vispy那样调用OpenGL高性能绘图，但是用于基本的学习科研也是绰绰有余的。本文将修改一个Matplotlib默认的例子，将Matplotlib转换为一个简单的CPU监视器，并简单介绍一下Matplotlib的动画函数的用法。
在正式开工之前，需要了解一下Matplotlib的动画函数：matplotlib. animation. FuncAnimation，这个函数的使用比较复杂，但是原理很简答，首先看一下函数的参数：
class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, **kwargs)
简单说明一下，在**kwargs中包含着更多的参数，这里选择一个常用的interval函数，interval用来指定每个多少毫秒进行页面刷新，在进行页面刷新的时候，FuncAnimation则会调用func函数并同时根据frames进行绘图。这个frames可以是迭代器，生成器或者是一些列的frames。
下面先期实现简单的动画功能，目标如下图所示：
Matplotlib实现CPU监视
实现代码如下：
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 18:49:08 2016 @author: orycho """ import numpy as np from matplotlib.lines import Line2D import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') # Axis setting xRange = 20 ymin = -0.1 ymax = 1.1 class Scope(object): def __init__(self, ax, maxt=xRange): self.ax = ax self.maxt = maxt self.xdata = [0] self.ydata = [0] self.line = Line2D(self.xdata, self.ydata, ls='-',lw = 2, marker = '.', alpha=0.8, color='gray', mfc='red', ms = 10) self.ax.add_line(self.line) self.ax.set_ylim(ymin, ymax) self.ax.set_xlim(0, self.maxt) def update(self, y): # self.ax.set_xlim((max(self.xdata)-20) / 1.05, max(self.xdata) * 1.1) # self.ax.figure.canvas.draw() lastt = self.xdata[-1] if lastt > self.xdata[0] + self.maxt: self.xdata = [self.xdata[-1]] self.ydata = [self.ydata[-1]] self.ax.set_xlim(self.xdata[0], self.xdata[0] + self.maxt) self.ax.figure.canvas.draw() t = self.xdata[-1] + y[0] self.xdata.append(t) self.ydata.append(y[1]) self.line.set_data(self.xdata, self.ydata) return self.line def emitter(): while True: yield (np.random.rand(1),np.random.rand(1)) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') plt.xlabel('Time',fontname="Times New Roman",fontsize = 15) plt.ylabel('Usage',fontname="Times New Roman",fontsize = 15) for tick in ax.get_xticklabels(): # 设置标签字体 tick.set_fontname("Times New Roman") tick.set_fontsize(15) for tick in ax.get_yticklabels(): tick.set_fontname("Times New Roman") tick.set_fontsize(15) scope = Scope(ax) # pass a generator in "emitter" to produce data for the update func ani = animation.FuncAnimation(fig, scope.update, frames = emitter, interval=100, blit=False) plt.show() |
上面的代码在动画生成的过程中使用了发生器作为frames的生成方法，采样时间为100ms，那么每隔100ms则会从新绘制图像，由于此处是采用随机数绘制的，没有什么规律，因此下面调用Python的psutil模块实现CPU的检测。在psutil模块中使用cpu_percent函数获取CPU的使用率，并且可以在其中设置间隔时间，这里我设置的是1s，时间太短卡电脑，并且将frames的刷新步长也设置为1s，同步刷新一下，基本上可以实现CPU的监视功能：
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 18:49:08 2016 @author: orycho """ import numpy as np from matplotlib.lines import Line2D import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import matplotlib import psutil matplotlib.style.use('ggplot') # Axis setting xRange = 60 ymin = -5 ymax = 100 class Scope(object): def __init__(self, ax, maxt=xRange): self.ax = ax self.maxt = maxt self.xdata = [0] self.ydata = [0] self.line = Line2D(self.xdata, self.ydata, ls='-',lw = 2, marker = '.', alpha=0.8, color='gray', mfc='red', ms = 10) self.ax.add_line(self.line) self.ax.set_ylim(ymin, ymax) self.ax.set_xlim(0, self.maxt) def update(self, y): # self.ax.set_xlim((max(self.xdata)-20) / 1.05, max(self.xdata) * 1.1) # self.ax.figure.canvas.draw() lastt = self.xdata[-1] if lastt > self.xdata[0] + self.maxt: self.xdata = [self.xdata[-1]] self.ydata = [self.ydata[-1]] self.ax.set_xlim(self.xdata[0], self.xdata[0] + self.maxt) self.ax.figure.canvas.draw() t = self.xdata[-1] + y[0] self.xdata.append(t) self.ydata.append(y[1]) self.line.set_data(self.xdata, self.ydata) return self.line def emitter(): while True: cpu = psutil.cpu_percent(interval=1) yield (1,cpu) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') plt.xlabel('Time',fontname="Times New Roman",fontsize = 15) plt.ylabel('Usage',fontname="Times New Roman",fontsize = 15) for tick in ax.get_xticklabels(): # 设置标签字体 tick.set_fontname("Times New Roman") tick.set_fontsize(15) for tick in ax.get_yticklabels(): tick.set_fontname("Times New Roman") tick.set_fontsize(15) scope = Scope(ax) # pass a generator in "emitter" to produce data for the update func ani = animation.FuncAnimation(fig, scope.update, frames = emitter, interval=1000, blit=False) plt.show() |
和任务管理器对比一下：
Matplotlib实现CPU监视
Matplotlib实现CPU监视
由于任务管理器采样好像只有0.5s，因此显示的效果要更加准确一点，如果需要缩短监视时间，只需要设置上面代码中的cpu_percent函数的时间间隔和frames的刷新间隔即可。
除了上面的方法可以使用Matplotlib的动画显示之外，还可以使用blit直接刷新图形，但是这样有一个缺点就是在动画显示的过程中不能点击图形，也就是刷新过程虽然会显示动画，但是很容易进程卡死，不过显示效果很不错，有兴趣的可以下载研究研究：
Matplotlib实现CPU监视
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