在Python中利用ion()函数实现实时数据监测和绘图展示

在Python中，可以使用ion()函数实现实时数据监测和绘图展示。ion()函数是matplotlib库中的一个函数，它的作用是开启交互式绘图模式。

当我们开启交互式绘图模式后，每次绘图时，图形会立即显示在屏幕上，而不需要等到所有绘图命令执行完毕才显示。这样就可以实现实时数据监测并实时展示。

下面是一个使用ion()函数实现实时数据监测和绘图展示的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 开启交互式绘图模式
plt.ion()

# 初始化数据
x = []
y = []

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴和y轴的范围
ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(0, 100)

# 创建绘图对象
line, = ax.plot(x, y)

# 不断更新数据和绘图
while True:
    # 生成随机数作为新的数据点
    new_x = random.randint(0, 100)
    new_y = random.randint(0, 100)
    
    # 将新的数据点添加到数据列表中
    x.append(new_x)
    y.append(new_y)
    
    # 更新绘图对象的数据
    line.set_xdata(x)
    line.set_ydata(y)
    
    # 设置绘图对象的颜色
    line.set_color('blue')
    
    # 绘制新的数据点和更新后的曲线
    plt.draw()
    
    # 暂停一段时间，以便观察绘图结果
    plt.pause(0.1)

# 关闭交互式绘图模式
plt.ioff()

上述代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot模块，并使用ion()函数开启交互式绘图模式。

然后，我们初始化了x和y两个数据列表，并创建了绘图所需的画布和子图。接着，我们设置了x轴和y轴的范围，并创建了一个绘图对象。

之后，我们进入到一个无限循环中，在每次循环中生成随机数作为新的数据点，并将其添加到数据列表中。然后，我们更新绘图对象的数据，设置其颜色，并调用plt.draw()函数重新绘制图形。

为了能够观察到绘制的过程，我们使用plt.pause(0.1)函数暂停一段时间，然后再继续执行下一次循环。这样就可以实现实时监测数据并实时展示图形的效果。

最后，我们在循环结束后，使用plt.ioff()函数关闭交互式绘图模式。

总的来说，使用ion()函数可以在Python中实现实时数据监测和绘图展示。你可以根据实际需求，修改上述代码来适应不同的数据监测和绘图场景。