อัปเดตพล็อตแบบไดนามิกใน matplotlib

ฉันกำลังสร้างแอปพลิเคชันใน Python ซึ่งรวบรวมข้อมูลจากพอร์ตอนุกรมและลงจุดกราฟของข้อมูลที่รวบรวมเทียบกับเวลาที่มาถึง เวลาที่มาถึงของข้อมูลไม่แน่นอน ฉันต้องการให้พล็อตอัปเดตเมื่อได้รับข้อมูล ฉันค้นหาวิธีการทำสิ่งนี้และพบสองวิธี:

1. เคลียร์พล็อตและวาดพล็อตใหม่พร้อมจุดทั้งหมดอีกครั้ง
2. ทำให้พล็อตเคลื่อนไหวโดยเปลี่ยนหลังจากช่วงเวลาที่กำหนด

ฉันไม่ชอบอันแรกเนื่องจากโปรแกรมทำงานและรวบรวมข้อมูลเป็นเวลานาน (เช่นวัน) และการวาดพล็อตใหม่จะค่อนข้างช้า อันที่สองไม่เป็นที่นิยมเช่นกันเนื่องจากเวลาที่มาถึงของข้อมูลไม่แน่นอนและฉันต้องการให้พล็อตอัปเดตเมื่อได้รับข้อมูลเท่านั้น

มีวิธีใดบ้างที่ฉันสามารถอัปเดตพล็อตเพียงแค่เพิ่มคะแนนให้มากขึ้นเท่านั้นเมื่อได้รับข้อมูล

มีวิธีที่ฉันสามารถอัปเดตพล็อตเพียงแค่เพิ่มจุดให้มากขึ้น ...

มีหลายวิธีในการทำให้ข้อมูลเคลื่อนไหวใน matplotlib ขึ้นอยู่กับเวอร์ชันที่คุณมี คุณเคยเห็นตัวอย่างตำราอาหาร matplotlibหรือไม่? นอกจากนี้โปรดดูตัวอย่างแอนิเมชั่นที่ทันสมัยกว่าในเอกสาร matplotlib สุดท้ายAPI ของแอนิเมชั่นกำหนดฟังก์ชันFuncAnimationซึ่งจะทำให้ฟังก์ชันเคลื่อนไหวได้ทันเวลา ฟังก์ชันนี้อาจเป็นเพียงฟังก์ชันที่คุณใช้เพื่อรับข้อมูลของคุณ

โดยพื้นฐานแล้วแต่ละวิธีจะกำหนดdataคุณสมบัติของวัตถุที่กำลังวาดดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องล้างหน้าจอหรือตัวเลข dataคุณสมบัติก็สามารถขยายเพื่อให้คุณสามารถเก็บคะแนนก่อนและเพียงแค่เก็บเพิ่มไปยังสายของคุณ (หรือภาพหรือสิ่งที่คุณกำลังวาด)

เนื่องจากคุณบอกว่าเวลามาถึงข้อมูลของคุณไม่แน่นอนทางออกที่ดีที่สุดของคุณอาจเป็นเพียงการทำสิ่งต่างๆเช่น:

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()

update_lineจากนั้นเมื่อคุณได้รับข้อมูลจากพอร์ตอนุกรมเพียงโทร

ในการดำเนินการนี้โดยไม่ใช้ FuncAnimation (เช่นคุณต้องการรันส่วนอื่น ๆ ของโค้ดในขณะที่กำลังสร้างพล็อตหรือคุณต้องการอัปเดตหลาย ๆdrawพล็อตในเวลาเดียวกัน) การโทรเพียงอย่างเดียวจะไม่สร้างพล็อต (อย่างน้อยก็ด้วย แบ็กเอนด์ qt)

สิ่งต่อไปนี้ใช้ได้กับฉัน:

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()

นี่คือวิธีที่อนุญาตให้ลบจุดหลังจากพล็อตจุดจำนวนหนึ่ง:

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()

ฉันรู้ว่าฉันตอบคำถามนี้ช้า แต่สำหรับปัญหาของคุณคุณสามารถตรวจสอบแพ็คเกจ "จอยสติ๊ก" ได้ ฉันออกแบบมาเพื่อพล็อตสตรีมข้อมูลจากพอร์ตอนุกรม แต่ใช้ได้กับทุกสตรีม นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถบันทึกข้อความเชิงโต้ตอบหรือการพล็อตรูปภาพ (นอกเหนือจากการพล็อตกราฟ) ไม่จำเป็นต้องทำลูปของคุณเองในเธรดแยกแพ็กเกจจะดูแลมันเพียงแค่ระบุความถี่ในการอัปเดตที่คุณต้องการ นอกจากนี้เทอร์มินัลยังคงพร้อมใช้งานสำหรับคำสั่งมอนิเตอร์ในขณะที่วางแผน ดูhttp://www.github.com/ceyzeriat/joystick/หรือhttps://pypi.python.org/pypi/joystick (ใช้ pip install joystick เพื่อติดตั้ง)

เพียงแค่แทนที่ np.random.random () ด้วยจุดข้อมูลจริงของคุณที่อ่านจากพอร์ตอนุกรมในโค้ดด้านล่าง:

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()