使用python让这两个图表实时更新

在Python中，为了实现实时更新图表，你可以选择一些交互式可视化库，如Plotly、Bokeh或者使用matplotlib配合其他的库如`bokeh.plotting`或者`streamlit`。以下是基本思路：

1. **Plotly + Dash**:
- Plotly的Dash是一个用于创建交互式web应用的强大工具，它可以让你轻松地创建实时更新的图表。

   import dash
   import dash_core_components as dcc
   import dash_html_components as html
   from plotly.graph_objs import Line

   app = dash.Dash(__name__)
   fig = Line(data=[{'x': [], 'y': []}])
   app.layout = html.Div([dcc.Graph(id='live-update', figure=fig)])
   # 实时更新部分
   @app.callback(dash.dependencies.Output('live-update', 'figure'),
                 [dash.dependencies.Input('some-button', 'n_clicks')])
   def update_chart(n):
       # 获取新的数据...
       new_data = get_new_data()
       fig['data'][0]['x'].extend(new_data['x'])
       fig['data'][0]['y'].extend(new_data['y'])
       return fig

2. **Bokeh + Flask**:
Bokeh允许你在服务器端生成图表，通过WebSocket连接动态更新。

   from bokeh.io import curdoc, show
   from bokeh.plotting import figure
   from tornado.websocket import WebSocketHandler

   class UpdateChart(WebSocketHandler):
       # ... 实现接收到新数据后更新图表的方法
       ...

   app = Application([(r"/websocket", UpdateChart),])
   show(plot)  # 初始化静态图表
   io_loop = IOLoop.current()
   io_loop.start()  # 启动事件循环等待WebSocket连接

记住要在合适的时机（如按钮点击、定时器触发或其他用户交互）获取并更新数据，然后将新数据反映到图表上。每个库的细节可能会有所不同，但核心原理相似。