Pythonでリアルタイムにデータを重ねるグラフの作成方法｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

Pythonを使用したリアルタイムグラフの必要性

データ可視化は、データ分析において非常に重要な要素です。特に、リアルタイムに変化するデータを可視化することは、データ分析において欠かせないものとなっています。リアルタイムグラフを作成することで、データの変化をリアルタイムに確認することができます。

Pythonを使ったデータ可視化の基本

Pythonには、データ可視化に使えるライブラリが豊富に存在しています。代表的なものに、matplotlibやseabornがあります。これらのライブラリを使うことで、簡単にグラフを作成することができます。

重ねるグラフの作成方法

重ねるグラフを作成するには、matplotlibのsubplotを使います。subplotを使うことで、複数のグラフを重ねて表示することができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
plt.show()

このコードを実行すると、sin関数とcos関数のグラフが重ねて表示されます。

リアルタイムデータの取得と処理方法

リアルタイムデータを取得するには、Pythonには標準ライブラリのsocketを使うことができます。以下のコードは、ローカルホストのポート5000からデータを受信する例です。

import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind(('localhost', 5000))
s.listen(1)
conn, addr = s.accept()
print('Connected by', addr)
while True:
    data = conn.recv(1024)
    if not data:
        break
    print(data.decode())
conn.close()

このコードを実行すると、ローカルホストのポート5000からデータを受信する準備ができます。データが送信されると、そのデータを受信し、画面に表示します。

リアルタイムにデータを更新するグラフの作成方法

リアルタイムにデータを更新するグラフを作成するには、matplotlibのanimationを使います。以下のコードは、sin関数のグラフをリアルタイムに更新する例です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
line, = ax.plot(x, y)
def update(frame):
    y = np.sin(x + frame / 10.0)
    line.set_ydata(y)
    return line,
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, blit=True)
plt.show()

このコードを実行すると、sin関数のグラフがリアルタイムに更新されます。