如何在数据文件变化时动态更新我的matplotlib图形？

Question

我有一个用Python写的脚本，它可以读取一个数据文件，并使用matplotlib库显示一个包含四个图表的图形。这个数据文件每隔几秒就会更新，因为它是另一个正在同时运行的软件的输出文件。我希望我的matplotlib图形中的四个图表能够每20秒用更新的数据文件刷新一次。我实现这个功能的方法如下：

import pylab as pl
import time

pl.ion()
fig = pl.figure()
while True:
    f = open('data.out', 'rb')
    #code to parse data and plot four charts
    ax = fig.add_subplot(2,2,1)
    #...
    ax = fig.add_subplot(2,2,4)
    #...
    pl.draw()
    time.sleep(20)

这样做是可以的，但我失去了通常在调用pl.show()时可以使用的缩放和移动按钮，这样就不太理想了。不过，如果把pl.show()换成pl.draw()，脚本就不再更新图表了。有没有办法在不完全失去缩放/移动功能的情况下动态更新图表呢？

Answer 1

你可以这样做。这个方法接受两个列表x和y，并在同一张图上输出一个散点图和一条线性趋势线。

from IPython.display import clear_output
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
    
def live_plot(x, y, figsize=(7,5), title=''):
    clear_output(wait=True)
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.xlim(0, training_steps)
    plt.ylim(0, 100)
    x= [float(i) for i in x]
    y= [float(i) for i in y]
    
    if len(x) > 1:
        plt.scatter(x,y, label='axis y', color='k') 
        m, b = np.polyfit(x, y, 1)
        plt.plot(x, [x * m for x in x] + b)

    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('axis x')
    plt.ylabel('axis y')
    plt.show();

你只需要在一个循环里调用一下 live_plot(x, y)。下面是它的效果：

Answer 2

在你开发软件的时候，我想你可能会用到多线程的方式。所以在这种情况下，使用一个无限循环是个坏主意，因为这会占用你的主线程。

另外，当涉及到图形用户界面（GUI）时，突然干扰GUI内部的线程也是不好的做法（比如wxPython）。你应该采用事件驱动的设计方式，这样就不会突然打断其他线程，这样可能会导致你的应用崩溃。

使用定时器可以解决这个问题。

定时器在下面的脚本中会执行以下操作：

1/ 调用一个函数来清除之前的艺术家（数据）

2/ 重新绘制数据

3/ 将更改应用到画布上

4/ 创建另一个相同的定时器，设计方式是：一个定时器在完成工作后调用另一个相同的定时器

因为我无法访问你的数据，所以我创建了一个随机数据提供者来做示范。定义的变量delay_repeat可以让你设置刷新间隔，单位是秒。

import pylab as pl
import random
from threading import Timer

def dataprovider():
    return [random.randint(0, 8) for i in range(8)]

def random_col():
    return ['blue', 'red', 'green', 'orange'][random.randint(0,3)]

# .... #
fig = pl.figure()
axes = [fig.add_subplot(2,2,i) for i in range(1,5)]
paths = [ax.scatter(x=dataprovider(), y=dataprovider(), marker = '+', c=random_col()) for ax in axes]
# .... #

def clear_arts(paths, all_arts=-1):
    if all_arts < 0:
        all_arts = len(paths)
    for path in paths[:all_arts]:
        path.remove()   

def refresh_arts(paths, delay_repeat):
    # 1 - clear previous artists
    clear_arts(paths,all_arts=-1)
    # 2 - Get artists paths for cleaning
    paths = [ax.scatter(x=dataprovider(), y=dataprovider(), marker = '+', c=random_col()) for ax in axes]
    # 3 - Apply changes
    fig.canvas.draw_idle()    
    # 4 - Create another timer
    Timer(delay_repeat, refresh_arts, (paths, delay_repeat)).start()

# 4- Create a timer that will run function with arguments args and keyword arguments kwargs, 
# after interval seconds have passed.
delay_repeat = 2
Timer(delay_repeat, refresh_arts, (paths, delay_repeat)).start()

# print("process continues here")

pl.show()

Answer 3

你的代码有点模糊，让人不太明白发生了什么。

我可以给你一些建议：如果你只创建一次子图，并保存所有的坐标轴对象，然后再调用显示函数，这样就能保持正常的功能。

之后对这些子图的修改可以这样进行：

#inside while loop
for i in #subplotlist
    ax[i].clear()    #ax[i] is the axis object of the i'th subplot
    ax[i].plot(#plotstuff)
    ax[i].draw()

如果你想的话，可以手动添加缩放和移动的工具栏。