实时显示采集外骨骼的7个MU传感器数据，高效显示曲线的Python代码

在Python中，你可以使用`matplotlib`库来实时显示外骨骼传感器数据，并结合`numpy`处理数据。这里是一个基本的例子，假设你已经有了一个包含7个MU传感器数据的数据流，我们通常会先导入所需的库，然后创建一个实时更新的图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import deque

# 假设data是一个包含7列MU传感器数据的deque，每行代表一帧数据
data = deque(maxlen=100)  # 使用deque作为环形缓冲区以保持最新数据

def update_data(new_data):
    data.append(new_data)
    if len(data) == 1:
        x = range(len(data))
        y = list(zip(*data))[0]  # 提取第一个MU传感器的数据
        plt.plot(x, y, label='Sensor 1')  # 更新第一条线
        for i in range(1, 7):  # 对其他6个传感器重复此过程
            y = list(zip(*data))[i]
            plt.plot(x, y, label=f'Sensor {i+1}')
    plt.legend()
    plt.pause(0.05)  # 短暂暂停以允许实时更新

while True:
    new_data = get_sensor_data()  # 获取新数据函数
    update_data(new_data)

# 使用matplotlib的交互式模式
plt.ion()  # 开启交互模式
plt.show()