Python-Matplotlib 监控芯片温度
前言一、Matplotlib二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.显示数据 总结前言
数据可视化，是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过显示，对数据加以可视化解释。广泛应用于数据采集和数据分析，如监控芯片的工作温度，工作电压等，采集测量参数，显示信息并加以分析。本文展示对芯片温度的监控。
一、Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中数据可视化软件包之一，是常用的 2D 绘图库。通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析重要工具。
通过 Matplotlib，可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下 ：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport time
2.读入数据
Matplotlib中的基本图表包括的元素:x轴和y轴刻度标签绘图区域
代码如下 ：
print("Get sensor temperature")cnt=0Num=1000y=[]while (cnt<Num):t=ReadReg(id, register) # get data from sensory.append(t)time.sleep(0.1)cnt+=1passprint("Temperature,draw a chart")x=np.linspace(0,Num,Num)plt.figure() #display control, figure num =1,figure size ,figsize=(3,5)plt.title('Temperature chart',fontsize=20)#titleplt.xlabel(u'time/100ms',fontsize=14)#x plt.ylabel(u'temperature/℃',fontsize=14)#yplt.plot(x,y,color='orange',linewidth=3.0,linestyle='--') # color and styleplt.show()print("Temperature,save as txt")fp = open('Temperature.txt', 'w')for i in y:fp.write(str(i)) fp.write('\n') fp.close()
3.显示数据
总结
本文从 Matplotlib 基础入手，介绍了绘图相关的图形对象、坐标轴设置，使用matplotlib.pyplot模块绘制图形。全面掌握 Matplotlib 的绘图方法，会让绘图变的更轻松，清晰有效地传达与沟通信息。
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