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matplotlibでプロットを更新する方法は？

ここで図の再描画に問題があります。ユーザーが時間スケール（x軸）で単位を指定できるようにし、この関数plots()を再計算して呼び出します。図に別のプロットを追加するのではなく、プロットを更新するだけです。

def plots():
    global vlgaBuffSorted
    cntr()

    result = collections.defaultdict(list)
    for d in vlgaBuffSorted:
        result[d['event']].append(d)

    result_list = result.values()

    f = Figure()
    graph1 = f.add_subplot(211)
    graph2 = f.add_subplot(212,sharex=graph1)

    for item in result_list:
        tL = []
        vgsL = []
        vdsL = []
        isubL = []
        for dict in item:
            tL.append(dict['time'])
            vgsL.append(dict['vgs'])
            vdsL.append(dict['vds'])
            isubL.append(dict['isub'])
        graph1.plot(tL,vdsL,'bo',label='a')
        graph1.plot(tL,vgsL,'rp',label='b')
        graph2.plot(tL,isubL,'b-',label='c')

    plotCanvas = FigureCanvasTkAgg(f, pltFrame)
    toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(plotCanvas, pltFrame)
    toolbar.pack(side=BOTTOM)
    plotCanvas.get_tk_widget().pack(side=TOP)
pythonmatplotlibtkinter
115
thenickname

基本的に2つのオプションがあります。

  1. 現在実行していることを正確に実行しますが、データを再プロットする前にgraph1.clear()およびgraph2.clear()を呼び出します。これは最も低速ですが、最も単純で最も堅牢なオプションです。

  2. 再プロットの代わりに、プロットオブジェクトのデータを更新するだけです。コードにいくつかの変更を加える必要がありますが、これは毎回再プロットするよりもはるかに高速です。ただし、プロットするデータの形状は変更できません。データの範囲が変更されている場合は、x軸とy軸の制限を手動でリセットする必要があります。

2番目のオプションの例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 6*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1, = ax.plot(x, y, 'r-') # Returns a Tuple of line objects, thus the comma

for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 500):
    line1.set_ydata(np.sin(x + phase))
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
136
Joe Kington

また、次のようにすることもできます。これにより、forループの50サイクルのプロットに10x1のランダムマトリックスデータが描画されます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion()
for i in range(50):
    y = np.random.random([10,1])
    plt.plot(y)
    plt.draw()
    plt.pause(0.0001)
    plt.clf()
16
Arindam

これは私のために働いた。毎回グラフを更新する関数を繰り返し呼び出します。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as anim

def plot_cont(fun, xmax):
    y = []
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1)

    def update(i):
        yi = fun()
        y.append(yi)
        x = range(len(y))
        ax.clear()
        ax.plot(x, y)
        print i, ': ', yi

    a = anim.FuncAnimation(fig, update, frames=xmax, repeat=False)
    plt.show()

「fun」は整数を返す関数です。 FuncAnimationは繰り返し「更新」を呼び出し、「xmax」回実行します。

14
Vituel

誰かが私が探していたものを探してこの記事を見つけた場合、私は例を見つけました

Matplotlibでスカラー2Dデータを視覚化する方法？

そして

http://mri.brechmos.org/2009/07/automatically-update-a-figure-in-a-loop（on web.archive.org）

次に、その場で輪郭を生成して使用する代わりに、フレームの入力スタックでimshowを使用するように変更しました。

framesと呼ばれる形状（nBins、nBins、nBins）の画像の3D配列で始まります。

def animate_frames(frames):
    nBins   = frames.shape[0]
    frame   = frames[0]
    tempCS1 = plt.imshow(frame, cmap=plt.cm.gray)
    for k in range(nBins):
        frame   = frames[k]
        tempCS1 = plt.imshow(frame, cmap=plt.cm.gray)
        del tempCS1
        fig.canvas.draw()
        #time.sleep(1e-2) #unnecessary, but useful
        fig.clf()

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)

win = fig.canvas.manager.window
fig.canvas.manager.window.after(100, animate_frames, frames)

また、堅牢ではありませんが、このプロセス全体を実行するはるかに簡単な方法を見つけました。

fig = plt.figure()

for k in range(nBins):
    plt.clf()
    plt.imshow(frames[k],cmap=plt.cm.gray)
    fig.canvas.draw()
    time.sleep(1e-6) #unnecessary, but useful

これらは両方ともipython --pylab=tk、a.k.a .backend = TkAggでのみ動作するように見えることに注意してください

すべての助けてくれてありがとう。

8
CavemanPhD

Matlabのdrawnowに似た、通常forループ内で呼び出されるFigureの更新を可能にする機能を提供する python-drawnow というパッケージをリリースしました。

使用例：

from pylab import figure, plot, ion, linspace, arange, sin, pi
def draw_fig():
    # can be arbitrarily complex; just to draw a figure
    #figure() # don't call!
    plot(t, x)
    #show() # don't call!

N = 1e3
figure() # call here instead!
ion()    # enable interactivity
t = linspace(0, 2*pi, num=N)
for i in arange(100):
    x = sin(2 * pi * i**2 * t / 100.0)
    drawnow(draw_fig)

このパッケージは、任意のmatplotlib Figureで動作し、各Figureの更新またはデバッガーへのドロップ後に待機するオプションを提供します。

5
Scott

上記はすべて真実かもしれませんが、私にとっては、数字の「オンライン更新」は一部のバックエンド、特にwxでのみ機能します。これに変更してみてください。 ipython --pylab=wxでipython/pylabを起動して！がんばろう！

3
jkeyser