使用Matplotlib绘制动态实时数据

# 2.1 Matplotlib基本绘图函数

Matplotlib提供了一系列基本绘图函数，用于创建常见的图表类型，包括折线图、散点图和柱状图。这些函数易于使用，只需提供数据和一些简单的参数即可。

### 2.1.1 折线图

折线图用于展示数据点之间的连接，通常用于可视化时间序列或趋势。要创建折线图，可以使用`plt.plot()`函数，它接受以下参数：

- `x`：x轴数据
- `y`：y轴数据
- `color`：线条颜色
- `linewidth`：线条宽度
- `marker`：数据点标记形状

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建折线图
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, marker='o')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('折线图示例')
plt.show()

# 2. Matplotlib绘图基础

### 2.1 Matplotlib基本绘图函数

Matplotlib提供了一系列基本绘图函数，用于创建各种类型的图表。这些函数包括：

#### 2.1.1 折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("折线图")
plt.show()

**代码逻辑：**

* `plt.plot(x, y)`：绘制折线图，其中`x`为x轴数据，`y`为y轴数据。
* `plt.xlabel("x")`：设置x轴标签为"x"。
* `plt.ylabel("y")`：设置y轴标签为"y"。
* `plt.title("折线图")`：设置图表标题为"折线图"。
* `plt.show()`：显示图表。

#### 2.1.2 散点图

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 2]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("散点图")
plt.show()

**代码逻辑：**

* `plt.scatter(x, y)`：绘制散点图，其中`x`为x轴数据，`y`为y轴数据。
* `plt.xlabel("x")`：设置x轴标签为"x"。
* `plt.ylabel("y")`：设置y轴标签为"y"。
* `plt.title("散点图")`：设置图表标题为"散点图"。
* `plt.show()`：显示图表。

#### 2.1.3 柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 20, 30, 40, 50]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("值")
plt.title("柱状图")
plt.show()

**代码逻辑：**

* `plt.bar(x, y)`：绘制柱状图，其中`x`为类别标签，`y`为值。
* `plt.xlabel("类别")`：设置x轴标签为"类别"。
* `plt.ylabel("值")`：设置y轴标签为"值"。
* `plt.title("柱状图")`：设置图表标题为"柱状图"。
* `plt.show()`：显示图表。

### 2.2 Matplotlib绘图配置

除了基本绘图函数之外，Matplotlib还提供了各种配置选项，用于自定义图表的外观和功能。这些选项包括：

#### 2.2.1 图表标题和标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置图表标题和标签
plt.title("折线图")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

# 显示图表
plt.show()

**代码逻辑：**

* `plt.title("折线图")`：设置图表标题为"折线图"。
* `plt.xlabel("x")`：设置x轴标签为"x"。
* `plt.ylabel("y")`：设置y轴标签为"y"。

#### 2.2.2 图例和注释

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, label="数据1")
plt.plot(x, y2, label="数据2")

# 添加图例
plt.legend()

# 添加注释
plt.annotate("注释", xy=(2, 6), xytext=(3, 8),
             arrowprops=dict(facecolor='black'))

# 显示图表
plt.show()

**代码逻辑：**

* `plt.plot