Python终端动态监控显卡：绘制内存/使用率曲线图

本文介绍如何在Python终端动态显示显卡使用率和内存占用率的实时折线图，如同nvtop工具一样。 不同于直接使用TUI库，文章采用更灵活高效的方案：利用matplotlib库绘制折线图并保存为图片，再借助其他终端工具（例如imgcat）显示。 文章详细阐述了数据获取、处理、绘图及图像保存步骤，并指出matplotlib的熟练运用是实现此功能的关键，最终效果类似于在终端运行的动态图表监控工具。 文章未提供数据获取代码，需读者自行实现。

本文探讨如何在Python终端动态绘制显卡使用率和内存占用率折线图，类似于nvtop工具。虽然一些TUI库（如textual和pytermgui）可能无法直接绘制折线图，但强大的数据可视化库matplotlib提供了一种更有效的方法。

matplotlib并非TUI库，但它可以将生成的图像保存为文件，再通过其他工具在终端显示。 直接使用matplotlib绘制折线图的步骤如下：

1. 数据获取: 首先，需要编写Python代码获取显卡的实时使用率和内存占用率数据。这通常需要调用系统命令（例如nvidia-smi），并解析其输出结果。 (文中未提供此部分代码，需要自行实现。)

2. 数据处理: 将获取到的数据进行整理，以便matplotlib绘图使用。

3. 绘图: 使用matplotlib.pyplot模块中的函数进行绘图。 pyplot.plot()函数可以绘制折线图。 需要设置合适的x轴（时间）和y轴（使用率/内存占用率）数据。

4. 图像保存: 将生成的折线图保存为图片文件（例如PNG格式）。

5. 终端显示: 可以使用其他工具（例如imgcat）将保存的图片文件在终端显示，或者探索matplotlib与其他TUI库的结合，实现直接在终端输出。

因此，解决问题的关键在于熟练掌握matplotlib的绘图功能，并结合实际情况获取和处理显卡数据。这比寻找一个直接提供终端折线图绘制功能的TUI库更灵活高效。 请参考matplotlib官方文档和相关教程以获得更详细的绘图步骤和代码示例。

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