العمل كمطور SW محترف يتمتع بمهارات عالية في لغة Python. هل هناك أي عيوب واضحة في الكود التالي؟ يرجى اقتراح طرق لزيادة سهولة القراءة أو الأداء؟

```
استيراد ماتبلوتليب
matplotlib.use('TkAgg') # استبدل 'TkAgg' بـ 'Qt5Agg' أو 'GTK3Agg' إذا لزم الأمر

استيراد matplotlib.pyplot كـ plt
استيراد numpy كـ np
وقت الاستيراد
من matplotlib.animation استيراد FuncAnimation
من مجموعات الاستيراد deque

# تكتب بروكلين إلى Camera.log، بالتنسيق التالي، قيمة الرأس + 6 × 8:
# 2023-03-23T08:54:22.889+00:00 الكاميرا[1550]: تحليل: -1.48، -1.67، -1.77، -1.20، -1.86، -1.30، -1.95، 0.04، -1.54، -1.75، -1.74، -1.70، -1.65، -1.11، -1.89، -1.74، -1.63، -1.83، -1.42، -1.37، -1.43، -2.14، -2.28، -2.27، -1.37، -2.44، -1.31 ، -1.11، -0.95، -1.46، -2.10، -1.00، -2.49، -1.70، -1.83، -1.45، -1.30، -1.17، -2.34، -2.40، -1.33، -0.51، -1.30، - 1.57، -0.98، -1.14، -1.49، -1.87،
#
# في هذه الحالة بالذات يمكننا الحصول على القيم الـ 48 بما يلي:
# ssh root@brooklyn-01-camlab.rd.cisco.com 'tail -f /var/log/eventlog/camera.log' |grep -v manualFocus|grep -v fpos|grep 'تحليل:'|cut -d ':' -f6 > المرحلة\_data.txt
#
# لكن... القيام بذلك بدلاً من ذلك سيضمن (على ما يبدو) كتابة الأسطر الكاملة فقط!
# ssh -t root@brooklyn-01-camlab.rd.cisco.com 'tail -f -n 1 /var/log/eventlog/camera.log' |stdbuf -oL grep --line-buffered 'تحليل:'| stdbuf -oL Cut -d':' -f6 >phase\_data.txt
#
# يمكن حتى تخطي الخطوط. لست متأكدا من الفائدة ...
# ssh -t root@brooklyn-01-camlab.rd.cisco.com 'tail -f -n 1 /var/log/eventlog/camera.log' | stdbuf -oL grep --line-buffered 'analyze:' | stdbuf -oL awk 'NR%10==0' | stdbuf -oL Cut -d':' -f6 >phase\_data.txt
#
اسم الملف = "../../phase\_data.txt"
المصفوفة\_DIM = (6، 8)
MATRIX\_LEN = np.prod(MATRIX\_DIM)

وقت النوم\_= 1/300

اتبع بالتأكيد (الملف):
 الملف.البحث(0,2)
 احيانا صحيح:
 الخطوط = thefile.readlines ()
 إن لم يكن الخطوط:
 يكمل
 خطوط العائد

تعريف new\_line(file\_gen):
 lineBuffer = deque(maxlen=10)
 للأسطر في file\_gen:
 lineBuffer.extend(خطوط)
 طباعة (لين (lineBuffer))
 بينما lineBuffer:
 طباعة (لين (lineBuffer))
 خط العائدBuffer.popleft()

تحليل التحليل \_line(line):
 الخط = line.strip().strip(',')
 القيم = np.fromstring(line, sep=',')
 إذا len(values) != MATRIX\_LEN:
 طباعة (f "الخط لا يفي بالمتطلبات: {line}")
 print(f"عدد أرقام الفاصلة العائمة التي تم العثور عليها: {len(values)}")
 عودة لا شيء
 إرجاع القيم. إعادة الشكل (MATRIX\_DIM)

متوسط ​​الطبقة:

 المتوسط ​​= []
 أ = 0.9
 ب = 0.1

 تحديث مواطن (الذات، مصفوفة):
 إذا لين (المتوسط ​​الذاتي) == 0:
 self.average = مصفوفة
 آخر:
 self.average = self.a \* self.average + self.b \* مصفوفة

 الحصول على مواطن (النفس):
 العودة الذاتية.متوسط

تهيئة\_plot\_data():
 المصفوفة = np.random.rand(MATRIX\_DIM[0]، MATRIX\_DIM[1])
 الشكل، المحور = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,Figsize=(10, 10))
 im1 = axs[0][0].imshow(matrix, cmap='coolwarm', vmin=-2, vmax=2)
 cbar1 = axs[0][0].figure.colorbar(im1, ax=axs[0][0])
 im2 = axs[1][0].imshow(matrix, cmap='coolwarm', vmin=-2, vmax=2)
 cbar2 = axs[1][0].figure.colorbar(im2, ax=axs[1][0])

 الصناديق = 100
 النطاق\_الدقيقة، النطاق\_الحد الأقصى = -3، 3
 bin\_width = (range\_max - range\_min) / bins
 hist1\_x = np.linspace(range\_min, range\_max, bins)
 hist1\_y, \_ = np.histogram(matrix.flatten(), bins=bins, range=(range\_min, range\_max))
 hist1 = axs[0][1].bar(hist1\_x, hist1\_y, width=bin\_width, color='blue', alpha=0.5)
 axs[0][1].set\_ylim(0, 10)

 hist2\_y, \_ = np.histogram(matrix.flatten(), bins=bins, range=(range\_min, range\_max))
 hist2 = axs[1][1].bar(hist1\_x, hist2\_y, width=bin\_width, color='blue', alpha=0.5)
 axs[1][1].set\_ylim(0, 10)

 عودة الشكل، الفأس، im1، im2، hist1، hist2

تعريف مؤامرة\_البيانات(ax, im, hist, مصفوفة):
 im.set\_data(مصفوفة)

 # تحديث بيانات الرسم البياني دون مسح المؤامرة
 صناديق = لين (اصمت)
 النطاق\_الدقيقة، النطاق\_الحد الأقصى = -3، 3
 hist\_y, \_ = np.histogram(matrix.flatten(), bins=bins, range=(range\_min, range\_max))

 لأني، شريط في تعداد (صمت):
 bar.set\_height(hist\_y[i])

 الفأس[1].set\_ylim(0, 10)
 plt.tight\_layout()

تعريف الرسوم المتحركة (i، axs، im1، im2، hist1، hist2، newline، Average):
 العام السابق\_الوقت، الإطار\_العدد
 الإطار\_العدد += 1
 الحالي\_الوقت = الوقت.الوقت()
 الوقت\_المنقضي = الوقت\_الحاضر - الوقت\_السابق

 إذا انقضى\_الوقت >= 1.0:
 print(f"التحديثات في الثانية: {frame\_count / المنقضي\_time:.2f}")
 السابق\_الوقت = الحالي\_الوقت
 الإطار\_العدد = 0

 السطر = التالي (السطر الجديد)
 مصفوفة = تحليل \ _ خط (سطر)
 متوسط.تحديث(مصفوفة)
 مؤامرة\_بيانات(axs[0]، im1، hist1، مصفوفة)
 مؤامرة\_بيانات(axs[1]، im2، hist2، Average.get())

إذا \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":
 ملف السجل = مفتوح (اسم الملف)
 خطوط السجل = متابعة (ملف السجل)
 السطر الجديد = new\_line(خطوط السجل)

 الشكل، المحور، im1، im2، hist1، hist2 = تهيئة\_plot\_data()

 المتوسط ​​= المتوسط ​​()

 السابق\_time = time.time()
 الإطار\_العدد = 0

 ani = FuncAnimation(fig, animate, Frames=None, Fargs=(axs, im1, im2, hist1, hist2, newline, Average),فاصل زمني=int(SLEEP\_TIME \* 1000), blit=False)
 عرض بلت ()
{"evolved_from": null, "kind": "human", "source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped"}