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matplotlibのプロットを動的に更新する

Pythonでアプリケーションを作成しています。このアプリケーションは、シリアルポートからデータを収集し、収集したデータのグラフを到着時間に対してプロットします。データの到着時刻は不確かです。データを受信したときにプロットを更新したい。これを行う方法を検索し、2つの方法を見つけました。

  1. プロットをクリアし、すべてのポイントでプロットを再描画します。
  2. 特定の間隔の後にプロットを変更して、プロットをアニメーション化します。

プログラムは長時間（たとえば1日）実行され、データを収集するため、最初のものは好ましくありません。プロットの再描画はかなり遅くなります。 2番目のものも、データの到着時刻が不確実であり、データが受信されたときにのみプロットを更新するため、好ましくありません。

データを受信したときにのみポイントを追加するだけで、プロットを更新できる方法はありますか？

pythonmatplotlibtkinter
96
Shadman Anwer

ポイント[s]を追加するだけでプロットを更新できる方法はありますか...

使用しているバージョンに応じて、matplotlibでデータをアニメーション化する方法は多数あります。 matplotlib cookbook の例を見ましたか？また、matplotlibドキュメントの最新の アニメーションの例 も確認してください。最後に、 アニメーションAPI は、関数を定義します FuncAnimation は、関数を時間的にアニメーション化します。この関数は、データを取得するために使用する関数にすぎません。

各メソッドは、描画されるオブジェクトのdataプロパティを基本的に設定するため、画面または図をクリアする必要はありません。 dataプロパティは単純に拡張できるので、以前のポイントを保持して、ライン（またはイメージまたは描画するもの）に追加し続けることができます。

データの到着時刻が不確かだとあなたが言った場合、あなたの最善の策はおそらく次のようなことをすることです

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()

次に、シリアルポートからデータを受信したら、update_lineを呼び出します。

113
Chris

FuncAnimationなしでこれを行うには（たとえば、プロットの作成中にコードの他の部分を実行したい場合、または複数のプロットを同時に更新したい場合）、drawを単独で呼び出してもプロットは作成されません（少なくともqtバックエンド）。

以下は私のために働く：

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()
32
Zah

私はこの質問に答えるのが遅れていることを知っていますが、あなたの問題については「ジョイスティック」パッケージを調べることができます。シリアルポートからのデータストリームをプロットするために設計しましたが、どのストリームでも機能します。また、インタラクティブなテキストロギングまたはイメージプロット（グラフプロットに加えて）も可能です。別のスレッドで独自のループを実行する必要はありません。パッケージがそれを処理し、希望する更新頻度を与えるだけです。さらに、端末はプロット中にコマンドを監視するために引き続き使用できます。 http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/ または https://pypi.python.org/pypi/joystick （pip install joystickを使用してインストールする）

Np.random.random（）を、以下のコードのシリアルポートから読み取った実際のデータポイントに置き換えるだけです。

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()
2
Guillaume S

プロットされた特定の数のポイントの後にポイントを削除できるようにする方法を次に示します。

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()
1
NDM