Matplotlib中的动态更新图表

Question

我正在用Python开发一个应用程序，从串口收集数据并根据到达时间绘制数据图表。数据到达的时间不确定。我希望在接收到数据时更新该图表。我查找了如何实现这一点，并发现了两种方法：

1. 清除图表并重新绘制所有点。
2. 通过更改图表来对其进行动画处理。

我不喜欢第一种方法，因为程序运行并收集数据的时间很长（例如一天），重新绘制图表会非常慢。

第二个方法也不理想，因为数据到达的时间不确定，我希望只有在接收到数据时才更新图表。

是否有一种方法可以仅通过添加数据点来更新图表，而无需在未收到数据时更新它？

- Shadman Anwer

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可能是使用matplotlib在while循环中进行实时绘图的重复问题。 - Trevor Boyd Smith

Answer 1

有没有一种方法可以通过添加更多的点来更新绘图...

在matplotlib中，有许多动画数据的方法，这取决于您所使用的版本。您是否看过matplotlib文档中的动画示例？动画API定义了一个函数FuncAnimation，它可以按时间动画化一个函数。这个函数可以是您用来获取数据的函数。

每种方法基本上都设置正在绘制的对象的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，并继续添加到您的线条（或图像或任何您正在绘制的内容）中。

考虑到您说数据到达时间不确定，您最好的选择可能只是做一些像这样的事情：

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()

然后当您从串口接收数据时，只需调用update_line即可。

- Chris

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终于找到了答案，+1 :) 我们如何使图形自动重新缩放。ax.set_autoscale_on(True)似乎不起作用。 - Edward Newell

找到答案了：在更新数据之后但在调用plt.draw()之前，调用ax.relim()然后是ax.autoscale_view()。 - Edward Newell

Matplotlib食谱的链接（http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Animations）似乎已经失效了（我收到了“Forbidden”错误）。 - David Doria

由于没有调用show()，图形永远不会出现在屏幕上。如果我调用show()，它会阻塞并且不执行更新。我有什么遗漏吗？ - David Doria

链接到类似但不同的自包含答案，其中包含可以运行的代码（这个答案有正确的一般想法，但示例代码无法运行） - Trevor Boyd Smith

在最后的plt.show()之前调用plt.ioff()，@DavidDoria。 - wasanga7

Answer 2

如果不使用FuncAnimation（例如您想在生成图形时执行代码的其他部分，或者您想同时更新多个图形），仅调用draw并不能生成图形（至少在QT后端中是这样）。

对我而言，以下内容有效：

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()

- Zah

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是的！终于找到了一种可以与Spyder一起使用的解决方案！我所缺少的是在draw()命令之后添加gcf().canvas.flush_events()。 - Niko Pasanen

基于这个很棒的例子，我编写了一个小的Python模块，允许进行重复绘图：https://github.com/lorenzschmid/dynplot - lorenzli

一个很好的例子！ - vyi

清晰、简洁、多用途、灵活：这应该是被接受的答案。 - pfabri

要在 Jupyter Notebook 中使用此功能，您必须在导入 matplotlib 语句后添加 %matplotlib notebook 魔术命令。 - pfabri

Answer 3

以下是一种方法，允许在绘制了一定数量的点之后移除其他的点:

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()

- NDM

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plt.pause(0.01) 是我所需要的。谢谢！ - Jimmy He

Answer 4

我知道我回答这个问题有点晚，但对于你的问题，你可以查看“joystick”包。我设计它用于绘制从串口传输的数据流，但它适用于任何数据流。它还允许交互式文本记录或图像绘制（除了图形绘制）。 不需要在单独的线程中执行自己的循环，该软件包会处理它，只需提供所需的更新频率即可。此外，终端仍然可用于监视命令同时进行绘图。 请参见http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/ 或 https://pypi.python.org/pypi/joystick（使用pip install joystick安装）。

只需将下面代码中的np.random.random()替换为从串口读取的实际数据点即可：

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()

- Guillaume S