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[项目分享] 【Mind+ Python】使用matplotlib实现温度可视化监测

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本帖最后由 Ski 于 2021-3-22 18:47 编辑

可视化温度实时监测窗口

Mind+ 1.70版本推出了期待已久的Python模式，不用再单独安装配置python环境，直接使用mind+软件就可以体验所有python功能。

而且python模式下，代码模式内提供库管理功能，一键加载常用库。

Mind+ Python模式使用教程大家可以到官方教程中查看：Mind+ Python模式教程。

已经看到有大佬在用mind+玩pinpong库了，用Mind+玩转PinPong库，看了这个帖子，突发奇想python有许多好用的数据处理库，我们可以利用这些工具，结合pinpong库，将硬件传感器数据导出或形成图表，进行数据分析或者是实时监测数据。

   下面我们来试试做一个可视化温度实时监测窗口。

项目分析：
      实现温度实时监测窗口，首先我们需要用到pinpong库，来控制硬件获取温度值；而将获取到的温度数值转为折线图，网上查了一下可以使用matplotlib库，matplotlib 是 Python 最常用的可视化工具，他可以被用来生成直方图、折线图、散点图等数据图表，非常强大，刚好符合我们想要的折线图效果。

准备工作：

1.打开mind+，从软件右上角切到Python模式，并且新建"temperature.py"文件。

2.选择“库管理”，加载安装pinpong库以及matplotlib库。

【Mind+ Python】使用matplotlib实现温度可视化监测图2

程序分析：

首先先确定一下需要实现的效果：

通过UNO主控板获取LM35温度传感器温度值
将采集到的温度值，记录形成折线图
要实现实时监测，数据呈现的折线图需要为滚动动图，且横轴坐标应为时间戳

获取温度值，这里使用UNO主控和LM35温度传感器，将LM35温度传感器接到UNO板A0接口，如下图：

程序部分使用pinpong库，获取A0口的模拟值：

数据处理：

接着我们需要使用matplotlib库来处理数据，其中使用pyplot和animation两个方法，pyplot函数集类似于MATLAB，可以帮助我们绘图，animation可以实现动图效果，实现数据的实时更新。

前面我们提到，需要数据的实时更新，折线图的X轴坐标以时间戳的形式呈现，所以这里我们还需要加入datetime,用于调用时间值。

导入各个库之后，创建画布，并且修改画布样式，这里我们创建两个列表，对应折线图的x和y轴坐标值。

想要实现动图效果，这里我们使用FuncAnimation方法，首先我们先来了解一下FuncAnimation（）函数：

FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)

fig:表示绘制动图的画布名称
func:表示自定义动画函数
frames:表示动画长度，一次循环包含的帧数，在函数运行时，其值会传递给动画函数
init_func:表示自定义开始帧，即动画函数的初始化函数
interval:表示更新频率，ms计
blit:表示选择更新所有点，还是仅更新产生变化的点。基本选择位True

大概知道了这个函数的用法，前面我们已经定义了画图fig，并且给予了配置样式，同时创建了两个列表对应折线图的横纵轴坐标，那么我们还需要定义一个动画函数。

在动画函数中，我们需要确定x和y轴的数值，y轴在这里是我们需要的温度值，通过公式转化后，添加到ys列表中：ys.append(temp_c)

x轴使用时间值，调用datetime,以时间戳的形式添加进xs列表中：xs.append(dt.datetime.now().strftime('%H:%M:%S'))

在得到x和y轴数据后，调用plot绘制图形：ax.plot(xs, ys)

函数最后，我们还需要设置一下图像的格式，设置图标标题及坐标名称等。

动画函数完成后，调用FuncAnimation，填入画布名称及动画函数等等参数后，使用plt.show()绘制画布。

完整代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.animation as animation

import datetime as dt

import time
from pinpong.board import Board,Pin,ADC  #导入ADC类实现模拟输入

Board("uno").begin()  #初始化，选择板型和端口号，不输入端口号则进行自动识别
#Board("uno","COM36").begin()   #windows下指定端口初始化
#Board("uno","/dev/ttyACM0").begin()   #linux下指定端口初始化
#Board("uno","/dev/cu.usbmodem14101").begin()   #mac下指定端口初始化

adc0 = ADC(Pin(Pin.A0)) #将Pin传入ADC中实现模拟输入


plt.style.use('seaborn-pastel')#   修改图标样式，可以使用print(plt.style.available) 打印样式列表
fig = plt.figure()  #创建图像fig
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) #增加1x1子图

#创建两个列表对应折线图的x、y轴数据
xs = []
ys = []

#定义动画函数
def animate(i, xs, ys):


    temp_c = round(adc0.read()*(5/10.24), 2)#将A0模拟值转化为温度值并保留2位小数

    # 将x、y轴坐标数据添加到xs、ys列表中
    xs.append(dt.datetime.now().strftime('%H:%M:%S'))#x轴显示时间戳，时分秒
    ys.append(temp_c)#y轴显示温度值

    # 限定xs和ys列表数据范围
    xs = xs[-20:]
    ys = ys[-20:]

    # 根据xs,ys绘制折线
    ax.clear()
    ax.plot(xs, ys)

    # 图像格式
    plt.xticks(rotation=45, ha='right')#坐标数值倾斜45°，数据沿x轴正无穷方向偏移
    plt.subplots_adjust(bottom=0.30)#限制图标的区域边界
    plt.title('temperature monitoring')#图标标题
    plt.ylabel('temperature ')#y轴坐标

#调用animation方法，对象：画布fig,动画函数：animate，函数调用数值：(xs, ys)，数据更新频率interval=1000 ms
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, fargs=(xs, ys), interval=1000)
#画布显示
plt.show()
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