Matplotlibを使ってwhileループでリアルタイムにプロットするにはどうすればいいですか？
OpenCVを使ってリアルタイムでカメラからのデータをプロットしようとしています。しかし、（matplotlibを使った）リアルタイムプロットはうまくいっていないようです。
私はこの単純な例に問題を分離しました：
fig = plt.figure()
plt.axis([0, 1000, 0, 1])
i = 0
x = list()
y = list()
while i < 1000:
temp_y = np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y)
plt.scatter(i, temp_y)
i += 1
plt.show()
この例では、1000個の点を個別にプロットします。実際に起こるのは、ウィンドウが最初のポイントを表示してポップアップし（それで問題ありません）、それからそれがグラフの残りの部分を埋め込む前にループが終了するのを待つということです。
ポイントが一度に1つずつ表示されないのはなぜですか。
これが問題のコードの作業バージョンです（少なくとも2011-11-14からのバージョンMatplotlib 1.1.0が必要です）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis([0, 10, 0, 1])
for i in range(10):
y = np.random.random()
plt.scatter(i, y)
plt.pause(0.05)
plt.show()
いくつかの変更点に注意してください。
plt.pause(0.05)を呼び出して新しいデータを描画すると同時にGUIのイベントループを実行します（マウスとの対話を可能にします）。
リアルタイムプロットに興味があるなら、 matplotlibのアニメーションAPI を見てみることをお勧めします。特に、フレームごとに背景を再描画しないようにblitを使用すると、速度が大幅に向上します（約10倍）。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import time
import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
def randomwalk(dims=(256, 256), n=20, sigma=5, alpha=0.95, seed=1):
""" A simple random walk with memory """
r, c = dims
gen = np.random.RandomState(seed)
pos = gen.Rand(2, n) * ((r,), (c,))
old_delta = gen.randn(2, n) * sigma
while True:
delta = (1. - alpha) * gen.randn(2, n) * sigma + alpha * old_delta
pos += delta
for ii in xrange(n):
if not (0. <= pos[0, ii] < r):
pos[0, ii] = abs(pos[0, ii] % r)
if not (0. <= pos[1, ii] < c):
pos[1, ii] = abs(pos[1, ii] % c)
old_delta = delta
yield pos
def run(niter=1000, doblit=True):
"""
Display the simulation using matplotlib, optionally using blit for speed
"""
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(0, 255)
ax.set_ylim(0, 255)
ax.hold(True)
rw = randomwalk()
x, y = rw.next()
plt.show(False)
plt.draw()
if doblit:
# cache the background
background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)
points = ax.plot(x, y, 'o')[0]
tic = time.time()
for ii in xrange(niter):
# update the xy data
x, y = rw.next()
points.set_data(x, y)
if doblit:
# restore background
fig.canvas.restore_region(background)
# redraw just the points
ax.draw_artist(points)
# fill in the axes rectangle
fig.canvas.blit(ax.bbox)
else:
# redraw everything
fig.canvas.draw()
plt.close(fig)
print "Blit = %s, average FPS: %.2f" % (
str(doblit), niter / (time.time() - tic))
if __== '__main__':
run(doblit=False)
run(doblit=True)
出力：
Blit = False, average FPS: 54.37
Blit = True, average FPS: 438.27
showはおそらくこれにとって最良の選択ではありません。代わりにpyplot.draw()を使うことです。プロットが起こっているのを見ることができるように、あなたはループに小さな時間遅れ（例えばtime.sleep(0.05)）を含めることを望むかもしれません。私があなたの例にこれらの変更を加えるならば、それは私のために働きます、そして、私は各点が一度に一つずつ現われるのを見ます。
私はこの質問に答えるのが少し遅れているのを知っています。それでも、ライブグラフをプロットするためのコードを少し前に作成しました。それを共有したいと思います。
###################################################################
# #
# PLOTTING A LIVE GRAPH #
# ---------------------------- #
# EMBED A MATPLOTLIB ANIMATION INSIDE YOUR #
# OWN GUI! #
# #
###################################################################
import sys
import os
from PyQt4 import QtGui
from PyQt4 import QtCore
import functools
import numpy as np
import random as rd
import matplotlib
matplotlib.use("Qt4Agg")
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.animation import TimedAnimation
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import time
import threading
def setCustomSize(x, width, height):
sizePolicy = QtGui.QSizePolicy(QtGui.QSizePolicy.Fixed, QtGui.QSizePolicy.Fixed)
sizePolicy.setHorizontalStretch(0)
sizePolicy.setVerticalStretch(0)
sizePolicy.setHeightForWidth(x.sizePolicy().hasHeightForWidth())
x.setSizePolicy(sizePolicy)
x.setMinimumSize(QtCore.QSize(width, height))
x.setMaximumSize(QtCore.QSize(width, height))
''''''
class CustomMainWindow(QtGui.QMainWindow):
def __init__(self):
super(CustomMainWindow, self).__init__()
# Define the geometry of the main window
self.setGeometry(300, 300, 800, 400)
self.setWindowTitle("my first window")
# Create FRAME_A
self.FRAME_A = QtGui.QFrame(self)
self.FRAME_A.setStyleSheet("QWidget { background-color: %s }" % QtGui.QColor(210,210,235,255).name())
self.LAYOUT_A = QtGui.QGridLayout()
self.FRAME_A.setLayout(self.LAYOUT_A)
self.setCentralWidget(self.FRAME_A)
# Place the zoom button
self.zoomBtn = QtGui.QPushButton(text = 'zoom')
setCustomSize(self.zoomBtn, 100, 50)
self.zoomBtn.clicked.connect(self.zoomBtnAction)
self.LAYOUT_A.addWidget(self.zoomBtn, *(0,0))
# Place the matplotlib figure
self.myFig = CustomFigCanvas()
self.LAYOUT_A.addWidget(self.myFig, *(0,1))
# Add the callbackfunc to ..
myDataLoop = threading.Thread(name = 'myDataLoop', target = dataSendLoop, daemon = True, args = (self.addData_callbackFunc,))
myDataLoop.start()
self.show()
''''''
def zoomBtnAction(self):
print("zoom in")
self.myFig.zoomIn(5)
''''''
def addData_callbackFunc(self, value):
# print("Add data: " + str(value))
self.myFig.addData(value)
''' End Class '''
class CustomFigCanvas(FigureCanvas, TimedAnimation):
def __init__(self):
self.addedData = []
print(matplotlib.__version__)
# The data
self.xlim = 200
self.n = np.linspace(0, self.xlim - 1, self.xlim)
a = []
b = []
a.append(2.0)
a.append(4.0)
a.append(2.0)
b.append(4.0)
b.append(3.0)
b.append(4.0)
self.y = (self.n * 0.0) + 50
# The window
self.fig = Figure(figsize=(5,5), dpi=100)
self.ax1 = self.fig.add_subplot(111)
# self.ax1 settings
self.ax1.set_xlabel('time')
self.ax1.set_ylabel('raw data')
self.line1 = Line2D([], [], color='blue')
self.line1_tail = Line2D([], [], color='red', linewidth=2)
self.line1_head = Line2D([], [], color='red', marker='o', markeredgecolor='r')
self.ax1.add_line(self.line1)
self.ax1.add_line(self.line1_tail)
self.ax1.add_line(self.line1_head)
self.ax1.set_xlim(0, self.xlim - 1)
self.ax1.set_ylim(0, 100)
FigureCanvas.__init__(self, self.fig)
TimedAnimation.__init__(self, self.fig, interval = 50, blit = True)
def new_frame_seq(self):
return iter(range(self.n.size))
def _init_draw(self):
lines = [self.line1, self.line1_tail, self.line1_head]
for l in lines:
l.set_data([], [])
def addData(self, value):
self.addedData.append(value)
def zoomIn(self, value):
bottom = self.ax1.get_ylim()[0]
top = self.ax1.get_ylim()[1]
bottom += value
top -= value
self.ax1.set_ylim(bottom,top)
self.draw()
def _step(self, *args):
# Extends the _step() method for the TimedAnimation class.
try:
TimedAnimation._step(self, *args)
except Exception as e:
self.abc += 1
print(str(self.abc))
TimedAnimation._stop(self)
pass
def _draw_frame(self, framedata):
margin = 2
while(len(self.addedData) > 0):
self.y = np.roll(self.y, -1)
self.y[-1] = self.addedData[0]
del(self.addedData[0])
self.line1.set_data(self.n[ 0 : self.n.size - margin ], self.y[ 0 : self.n.size - margin ])
self.line1_tail.set_data(np.append(self.n[-10:-1 - margin], self.n[-1 - margin]), np.append(self.y[-10:-1 - margin], self.y[-1 - margin]))
self.line1_head.set_data(self.n[-1 - margin], self.y[-1 - margin])
self._drawn_artists = [self.line1, self.line1_tail, self.line1_head]
''' End Class '''
# You need to setup a signal slot mechanism, to
# send data to your GUI in a thread-safe way.
# Believe me, if you don't do this right, things
# go very very wrong..
class Communicate(QtCore.QObject):
data_signal = QtCore.pyqtSignal(float)
''' End Class '''
def dataSendLoop(addData_callbackFunc):
# Setup the signal-slot mechanism.
mySrc = Communicate()
mySrc.data_signal.connect(addData_callbackFunc)
# Simulate some data
n = np.linspace(0, 499, 500)
y = 50 + 25*(np.sin(n / 8.3)) + 10*(np.sin(n / 7.5)) - 5*(np.sin(n / 1.5))
i = 0
while(True):
if(i > 499):
i = 0
time.sleep(0.1)
mySrc.data_signal.emit(y[i]) # <- Here you emit a signal!
i += 1
###
###
if __name__== '__main__':
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
QtGui.QApplication.setStyle(QtGui.QStyleFactory.create('Plastique'))
myGUI = CustomMainWindow()
sys.exit(app.exec_())
''''''
試してみてください。このコードを新しいpythonファイルにコピーアンドペーストして実行します。美しく滑らかに動くグラフが得られます。
どの方法も私にはうまくいきませんでした。しかし、私はこれを発見しました まだループに入っている間リアルタイムmatplotlibプロットは動作していません
追加するだけです。
plt.pause(0.0001)
そして、あなたは新しいプロットを見ることができました。
それであなたのコードはこのように見えるべきです、そしてそれはうまくいくでしょう
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.ion() ## Note this correction
fig=plt.figure()
plt.axis([0,1000,0,1])
i=0
x=list()
y=list()
while i <1000:
temp_y=np.random.random();
x.append(i);
y.append(temp_y);
plt.scatter(i,temp_y);
i+=1;
plt.show()
plt.pause(0.0001) #Note this correction
一番上の（および他の多くの）回答はplt.pause()に基づいていますが、それはmatplotlibのプロットをアニメーション化する古い方法でした。遅いだけでなく、更新のたびにフォーカスが取得されます（pythonプロセスのプロットを停止するのに苦労しました）。
TL; DR：matplotlib.animation（ ドキュメントで説明されているように ）を使用することができます。
さまざまな答えやコードを掘り下げた後、これは実際に、着信データを無限に描画するスムーズな方法であることが証明されました。
クイックスタート用のコードを次に示します。ビューの自動再スケーリングも処理しながら、200ミリ秒ごとに[0、100）の乱数で現在時刻をプロットします。
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from random import randrange
x_data, y_data = [], []
figure = pyplot.figure()
line, = pyplot.plot_date(x_data, y_data, '-')
def update(frame):
x_data.append(datetime.now())
y_data.append(randrange(0, 100))
line.set_data(x_data, y_data)
figure.gca().relim()
figure.gca().autoscale_view()
return line,
animation = FuncAnimation(figure, update, interval=200)
pyplot.show()
パフォーマンスをさらに向上させるためにblitを調べることもできます FuncAnimationのドキュメントのように 。
blitドキュメントの例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro')
def init():
ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)
return ln,
def update(frame):
xdata.append(frame)
ydata.append(np.sin(frame))
ln.set_data(xdata, ydata)
return ln,
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
init_func=init, blit=True)
plt.show()
私はこの質問が古いことを知っていますが、現在はGitHubで "python-drawnow"として drawnow という名前のパッケージが利用可能です。これは、MATLABのdrawnowに似たインタフェースを提供します - 簡単に Figureを更新することができます。
あなたのユースケースの例：
import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow
def make_fig():
plt.scatter(x, y) # I think you meant this
plt.ion() # enable interactivity
fig = plt.figure() # make a figure
x = list()
y = list()
for i in range(1000):
temp_y = np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y) # or any arbitrary update to your figure's data
i += 1
drawnow(make_fig)
python-drawnowはplt.drawの細かいラッパーですが、Figureの表示後に確認（またはデバッグ）する機能を提供します。
問題は、plt.show()がウィンドウを表示してから戻ることを期待していることです。それはしません。プログラムはその時点で停止し、ウィンドウを閉じると再開します。あなたはそれをテストすることができるはずです：あなたが窓を閉じて、そして次に別の窓がポップアップするべきであるなら。
この問題を解決するには、ループの後でplt.show()を一度呼び出すだけです。それからあなたは完全なプロットを得ます。 （しかし、リアルタイムプロットではありません）
キーワード引数blockを次のように設定してみてください。最初にplt.show(block=False)を使い、次に .draw() を使って更新します。
これは私が私のシステム上で動作するようになったバージョンです。
import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow
import numpy as np
def makeFig():
plt.scatter(xList,yList) # I think you meant this
plt.ion() # enable interactivity
fig=plt.figure() # make a figure
xList=list()
yList=list()
for i in np.arange(50):
y=np.random.random()
xList.append(i)
yList.append(y)
drawnow(makeFig)
#makeFig() The drawnow(makeFig) command can be replaced
#plt.draw() with makeFig(); plt.draw()
plt.pause(0.001)
Drawnow（makeFig）行はmakeFig（）に置き換えることができます。 plt.draw（）シーケンスでも問題なく動作します。
より多くのポイントが描画されるときに描画したいがスレッドをフリーズしたくない場合は、time.sleep（）ではなくplt.pause（）を使用してください。
次のコードを使って一連のxy座標をプロットするim。
import matplotlib.pyplot as plt
import math
pi = 3.14159
fig, ax = plt.subplots()
x = []
y = []
def PointsInCircum(r,n=20):
circle = [(math.cos(2*pi/n*x)*r,math.sin(2*pi/n*x)*r) for x in xrange(0,n+1)]
return circle
circle_list = PointsInCircum(3, 50)
for t in range(len(circle_list)):
if t == 0:
points, = ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='--')
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
else:
x_coord, y_coord = circle_list.pop()
x.append(x_coord)
y.append(y_coord)
points.set_data(x, y)
plt.pause(0.01)