Python 将实时条形图与线图一起绘制

我有一个csv文件，在市场开盘时实时更新两支股票的数据。我有一些代码（从互联网上找到的样本），在两个子地块中绘制两支股票的出价和要价。该程序运行良好，看起来如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.gridspec as gridspec

gs = gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=2)
ax2 = plt.subplot(gs[1])
plt.plot([], [])
plt.plot([], [])
ax1 = plt.subplot(gs[0], sharex=ax2)
plt.plot([], [])
plt.plot([], [])

def animate(i):
    data = pd.read_csv(r'C:\Users\...\Desktop\test\stock_data.csv')
    x = data.index
    y1 = data.bid_p_x
    y2 = data.ask_p_x
    y3 = data.bid_p_y
    y4 = data.ask_p_y

    line1, line2 = ax1.lines
    line1.set_data(x, y1)
    line2.set_data(x, y2)
    line3, line4 = ax2.lines
    line3.set_data(x, y3)
    line4.set_data(x, y4)

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, interval=250)
ax1.grid(True)
ax2.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

我选择此代码的原因是，当绘图每0.25s更新一次时（而不是每次绘图更新时帧都会保持更改回默认值），我可以自由放大图形上的任何位置

然而，当我试图将实时条形图与实时折线图（即一只股票价格的折线图和交易量的条形图）一起绘制时，我得到了一些错误。因此，我将

ax2=plt.subplot（gs[1]）

下的

plt.plot（[]，[]）

更改为

plt.bar（[]，[]）

：

我收到以下错误：

line3，line4=ax2。行

，

ValueError:没有足够的值来解包（预期为2，得到0）

在定义了

ax1

和

ax2

之后，我还尝试定义

line1

和

line2

：

gs = gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=2)
ax2 = plt.subplot(gs[1])
line2, = plt.bar([], [])
ax1 = plt.subplot(gs[0], sharex=ax2)
line1, = plt.plot([], [])
plt.plot([], [])

def animate(i):
    data = pd.read_csv(r'C:\Users\...\Desktop\test\stock_data.csv')

    x = data.index
    y1 = data.price_x
    y2 = data.last_volume_x

    line1.set_data(x, y1)
    line2.set_data(x, y2)

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, interval=250)
ax1.grid(True)
ax2.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

我得到了相同的错误：

line2，=plt.bar（[]，[]）

，

ValueError:没有足够的值来解包（预期为1，得到0）

从根本上看，条形图和绘图不同，我该如何解决这个问题？我唯一的要求仍然是，当绘图正在更新时，我可以在绘图上的任何位置导航

gs = gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=2)
ax2 = plt.subplot(gs[1])
line2, = plt.bar([], [])
ax1 = plt.subplot(gs[0], sharex=ax2)
line1, = plt.plot([], [])
plt.plot([], [])

def animate(i):
    data = pd.read_csv(r'C:\Users\...\Desktop\test\stock_data.csv')

    x = data.index
    y1 = data.price_x
    y2 = data.last_volume_x

    line1.set_data(x, y1)
    line2.set_data(x, y2)

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, interval=250)
ax1.grid(True)
ax2.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()