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Python终端动态监控显卡:绘制内存/使用率曲线图

2025-03-08 15:03:12 0浏览 收藏

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。

如何在Python终端下动态绘制显卡使用率和内存占用率折线图?

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。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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