python可视化篇之流式数据监控的实现-创新互联

preface

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流式数据的监控，以下主要是从算法的呈现出发，提供一种python的实现思路

其中：
1.python是2.X版本
2.提供两种实现思路，一是基于matplotlib的animation，一是基于matplotlib的ion

话不多说，先了解大概的效果，如下：

一、一点构思

在做此流数据输出可视化前，一直在捣鼓nupic框架，其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法，是目前AI框架中垂直领域下的一股清流，但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的，故此借鉴后自己重新写了一个，主要是达到三个目的，一是展示真实数据的波动，二是展示各波动的异常得分，三是罗列异常的点。

上述的输出结构并非重点，重点是其实时更新的机制，了解后即可自行定义。另，js对于这种流数据展示应该不难，所以本文主要立足的是算法的呈现角度以及python的实现。

二、matplotlib animation实现思路

http://matplotlib.org/api/animation_api.html 链接是matplotlib animation的官方api文档

（一）、骨架与实时更新

animation翻译过来就是动画，其动画展示核心主要有三个：1是动画的骨架先搭好，就是图像的边边框框这些，2是更新的过程，即传入实时数据时图形的变化方法，3是FuncAnimation方法结尾。

下面以一个小例子做进一步说明：

1.对于动画的骨架：

# initial the figure.
x = []
y = []
fig = plt.figure(figsize=(18, 8), facecolor="white")
ax1 = fig.add_subplot(111)
p1, = ax1.plot(x, y, line, color="red")

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