在 matplotlib 中动态更新绘图

我正在用 Python 编写一个应用程序，它从一个串行端口收集数据，并根据到达时间绘制收集数据的图表。数据到达的时间是不确定的。我希望收到数据时能更新图表。我研究了如何做到这一点，找到了两种方法:

  1. 清除阴谋和重新绘制的阴谋与所有的要点再次。
  2. 通过在一个特定的间隔后更改情节来使情节动画化。

我不喜欢第一个，因为程序运行和收集数据很长时间(例如一天) ，重新绘制图将是相当缓慢的。 第二种方法也不可取，因为数据到达的时间是不确定的，我希望只有在收到数据时才更新图表。

有没有一种方法，我可以更新的情节，只是增加更多的点，它只有当数据收到？

284484 次浏览
小开
最佳答案

有没有一种方法，我可以更新的情节，只是增加更多的点[ s ]到它..。

在 matplotlib 中有许多动画数据的方法，这取决于您所拥有的版本。你看过 Matplotlib 食谱的例子吗？另外，在 matplotlib 文档中查看更现代的 动画示例。最后，动画 API定义了一个函数 功能动画，它可以及时地给函数赋予动画效果。这个函数可能只是用来获取数据的函数。

每个方法基本上都设置所绘制对象的 data属性，因此不需要清除屏幕或图形。data属性可以简单地扩展，因此您可以保留以前的点，并只是不断添加到您的线(或图像或任何您正在绘制)。

假设你说你的数据到达时间是不确定的，那么你最好的选择可能就是这样做:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy


hl, = plt.plot([], [])


def update_line(hl, new_data):
hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data))
hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data))
plt.draw()

然后，当您从串行端口接收数据时，只需调用 update_line。

小开

为了在不使用 FuncAnimation 的情况下完成这项工作(例如，当绘图正在生成时，您希望执行代码的其他部分，或者您希望同时更新多个绘图) ，单独调用 draw不会生成绘图(至少在 qt 后端)。

下面这些对我有用:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
class DynamicUpdate():
#Suppose we know the x range
min_x = 0
max_x = 10


def on_launch(self):
#Set up plot
self.figure, self.ax = plt.subplots()
self.lines, = self.ax.plot([],[], 'o')
#Autoscale on unknown axis and known lims on the other
self.ax.set_autoscaley_on(True)
self.ax.set_xlim(self.min_x, self.max_x)
#Other stuff
self.ax.grid()
...


def on_running(self, xdata, ydata):
#Update data (with the new _and_ the old points)
self.lines.set_xdata(xdata)
self.lines.set_ydata(ydata)
#Need both of these in order to rescale
self.ax.relim()
self.ax.autoscale_view()
#We need to draw *and* flush
self.figure.canvas.draw()
self.figure.canvas.flush_events()


#Example
def __call__(self):
import numpy as np
import time
self.on_launch()
xdata = []
ydata = []
for x in np.arange(0,10,0.5):
xdata.append(x)
ydata.append(np.exp(-x**2)+10*np.exp(-(x-7)**2))
self.on_running(xdata, ydata)
time.sleep(1)
return xdata, ydata


d = DynamicUpdate()
d()
小开

我知道我回答这个问题迟到了，但是对于你的问题，你可以看看“操纵杆”包装。我设计它是为了从串口绘制数据流，但它适用于任何流。它还支持交互式文本日志记录或图像绘图(除了图形绘图之外)。 不需要在单独的线程中执行自己的循环，包会处理它，只需要给出您希望的更新频率。另外，终端在绘图时仍然可用于监视命令。 请参阅 http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/或 https://pypi.python.org/pypi/joystick(使用 pip 安装操纵杆安装)

只需要用从串行端口读取的真实数据点替换下面代码中的 np.Random.Random () :

import joystick as jk
import numpy as np
import time


class test(jk.Joystick):
# initialize the infinite loop decorator
_infinite_loop = jk.deco_infinite_loop()


def _init(self, *args, **kwargs):
"""
Function called at initialization, see the doc
"""
self._t0 = time.time()  # initialize time
self.xdata = np.array([self._t0])  # time x-axis
self.ydata = np.array([0.0])  # fake data y-axis
# create a graph frame
self.mygraph = self.add_frame(jk.Graph(name="test", size=(500, 500), pos=(50, 50), fmt="go-", xnpts=10000, xnptsmax=10000, xylim=(None, None, 0, 1)))


@_infinite_loop(wait_time=0.2)
def _generate_data(self):  # function looped every 0.2 second to read or produce data
"""
Loop starting with the simulation start, getting data and
pushing it to the graph every 0.2 seconds
"""
# concatenate data on the time x-axis
self.xdata = jk.core.add_datapoint(self.xdata, time.time(), xnptsmax=self.mygraph.xnptsmax)
# concatenate data on the fake data y-axis
self.ydata = jk.core.add_datapoint(self.ydata, np.random.random(), xnptsmax=self.mygraph.xnptsmax)
self.mygraph.set_xydata(t, self.ydata)


t = test()
t.start()
t.stop()
小开

这里有一种方法可以在一定数量的点之后移除点:

import matplotlib.pyplot as plt
# generate axes object
ax = plt.axes()


# set limits
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)


for i in range(10):
# add something to axes
ax.scatter([i], [i])
ax.plot([i], [i+1], 'rx')


# draw the plot
plt.draw()
plt.pause(0.01) #is necessary for the plot to update for some reason


# start removing points if you don't want all shown
if i>2:
ax.lines[0].remove()
ax.collections[0].remove()

提交答案