在 Python 中从生成器绘制数据答案

【问题标题】：Plotting data from generator in Python在 Python 中从生成器绘制数据
【发布时间】：2015-09-24 18:24:30
【问题描述】：

Python（IPython-Jupyter notebook）中是否有任何接受生成器的绘图选项？

AFAIK matplotlib 不支持。我发现的唯一选择是 plot.ly 和他们的 Streaming API，但由于需要实时绘制大量数据，我不想使用在线解决方案。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

固定长度的生成器始终可以转换为列表。

vals_list = list(vals_generator)

这应该是matplotlib 的适当输入。

根据您更新的信息猜测，可能是这样的：

from collections import deque
from matplotlib import pyplot

data_buffer = deque(maxlen=100)
for raw_data in data_stream:
  data_buffer.append(arbitrary_convert_func(raw_data))
  pyplot.plot(data_buffer)

基本上使用双端队列来拥有固定大小的数据点缓冲区。

【讨论】：

谢谢，我知道如何从生成器创建列表。但我面临实时获取数据的问题。
在这种情况下，您需要更具体地说明您的问题是什么。生成器是否已经随时为您提供完整数据，并且您想在新数据到达时更新绘图？生成器是否只产生 new 数据点，您需要将它们添加到以前的数据中吗？在这两种情况下，是什么阻止您循环生成器并手动附加/更新数据？您实际上是否必须首先获取数据，在这种情况下，您要获取哪些数据以及从哪里获取？
发生器产生从连接到某些硬件测量加速度的串行线路接收的数据。我必须对该数据（在每个样本上）进行一些实时处理，然后绘制结果（并保持绘图更新）。
听起来你应该有一个for new_data in generator，处理new_data（可能将它与预先存在的数据合并），然后以通常的方式绘制这个处理过的数据。您应该为您的问题添加一个最小工作示例和数据流的具体描述，以获得有用的答案。
好的，我希望它可能是处理新数据的更方便的方法，而不是“与预先存在的数据合并”并再次绘制图表。