Як оновити сюжет у matplotlib?

У мене виникають проблеми з перемальовуванням фігури тут. Я дозволяю користувачеві вказувати одиниці у часовій шкалі (вісь x), а потім перераховую і називаю цю функцію plots(). Я хочу, щоб сюжет просто оновлювався, а не додавав ще один сюжет до фігури.

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)

У вас є два варіанти:

1. Робіть саме те, що ви зараз робите, але зателефонуйте graph1.clear()та graph2.clear()перед повторною повторною передачею даних. Це найповільніший, але найпростіший і надійний варіант.

2. Замість повторної розвідки можна просто оновити дані об’єктів сюжету. Вам потрібно буде внести деякі зміни у свій код, але це повинно бути набагато, набагато швидше, ніж щоразу переробляти речі. Однак форма даних, яку ви плануєте, не може змінитися, і якщо діапазон ваших даних змінюється, вам потрібно буде вручну скинути межі осі x і y.

Наведіть приклад другого варіанту:

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()

Ви також можете зробити наступне: Це дозволить намалювати дані випадкової матриці 10x1 на графіку для 50 циклів циклу for.

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()

Це працювало для мене. Неодноразово викликає функцію, що оновлює графік кожного разу.

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" - це функція, яка повертає ціле число. FuncAnimation буде неодноразово викликати "оновлення", це буде робити це "xmax" разів.

Якщо хтось стикається з цією статтею, шукає те, що я шукав, я знайшов приклади

Як візуалізувати скалярні 2D дані за допомогою Matplotlib?

і

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

потім модифікували їх, щоб використовувати імшоу з вхідним стеком кадрів, а не генерувати та використовувати контури на льоту.

Починаючи з 3D-масиву зображень форми (nBins, nBins, nBins), що називаються frames.

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)

Я також знайшов набагато простіший спосіб пройти весь цей процес, хоча і менш надійний:

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

Зауважте, що обидва з них, здається, працюють лише з ipython --pylab=tkакаbackend = TkAgg

Дякую за допомогу у всьому.

Я випустив пакет під назвою python-drawnow, який забезпечує функціональність, щоб дозволити оновлення фігури, як правило, викликається в циклі for, подібний до Matlab drawnow.

Приклад використання:

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)

Цей пакет працює з будь-якою фігурою matplotlib і надає варіанти зачекати після оновлення кожної фігури або падіння в налагоджувач.

Все вищесказане може бути правдивим, однак для мене "оновлення в Інтернеті" цифр працює лише з певним чином wx. Ви просто можете спробувати змінити це, наприклад, запустивши ipython / pylab by ipython --pylab=wx! Удачі!

Це працювало для мене:

from matplotlib import pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
import numpy as np
for i in range(50):
    clear_output(wait=True)
    y = np.random.random([10,1])
    plt.plot(y)
    plt.show()