matplotlib核心
时间: 2023-11-13 14:57:17 浏览: 26
matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种静态,动态,交互式的图表,包括折线图,散点图,柱状图,饼图等等。它是一个开源项目,可以在GitHub上找到它的源代码。matplotlib的官网提供了丰富的图例和文档说明,可以帮助用户更好地使用它。在Python中,通常的做法是导入带有清晰同义词的库,例如将plt作为matplotlib.pyplot软件包的同义词。交互式模式可以通过将屏幕输出设置为后端,导入matplotlib和pyplot库,将交互模式设置为开,检查交互模式的状态,最后绘制折线图来实现。
相关问题
matplotlib精通教程
Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一,它提供了丰富的绘图功能,可以用于生成各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。如果你想精通Matplotlib,可以参考以下教程:
1. Matplotlib官方文档:Matplotlib官方文档提供了详细的使用说明和示例代码,可以帮助你快速上手Matplotlib。官方文档地址为:https://matplotlib.org/stable/contents.html。
2. 《Python数据科学手册》:这本书是Python数据科学领域的经典之作,其中有一章专门介绍了Matplotlib的使用方法,包括基本绘图、子图、标注、样式等方面。这本书的作者是Jake VanderPlas,他也是一位Matplotlib的重要贡献者。
3. 《Python数据可视化之美》:这本书是由Matplotlib核心开发者Wes McKinney和其他几位作者共同编写的,其中有一章专门介绍了Matplotlib的高级用法,包括3D绘图、动画、交互式绘图等方面。
4. Matplotlib Gallery:这是一个由Matplotlib官方维护的示例库,其中包含了大量的Matplotlib示例代码,可以帮助你快速了解Matplotlib的各种功能和用法。示例库地址为:https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html。
利用matplotlib监测cpu核心工作情况
好的,您想了解如何利用matplotlib监测cpu核心工作情况。以下是一些实现方法:
1. 使用psutil模块获取CPU核心占用率数据并将其存储。
```python
import psutil
import time
while True:
cpu_usage = psutil.cpu_percent(percpu=True)
print(cpu_usage)
time.sleep(1)
```
上述代码中,我们使用psutil模块获取每个CPU核心的占用率,并将其打印出来。while True语句使代码一直运行,time.sleep(1)语句使程序每隔1秒运行一次。
2. 对上述代码进行修改,使用matplotlib绘制CPU核心占用率数据的实时曲线图。
```python
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
def animate(i):
cpu_usage = psutil.cpu_percent(percpu=True)
ax.clear()
ax.plot(cpu_usage)
ax.set_ylim([0, 100])
ax.set_xlabel("CPU Core")
ax.set_ylabel("CPU Usage (%)")
ax.set_title("Real-time CPU Usage Monitor")
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000)
plt.show()
```
上述代码中,我们添加了一些新的函数和对象,包括fig,ax和animate。animate函数从psutil模块获取CPU核心占用率数据,并使用ax对象将其绘制为曲线图。最后,我们使用FuncAnimation对象创建一个实时动画,interval参数控制更新时间。
希望上述内容能够回答您的问题。