在matplotlib中动态更新绘图

Answer 1

Is there a way in which I can update the plot just by adding more point[s] to it...

在matplotlib中，有多种设置数据动画的方法，具体取决于您拥有的版本。你看过这些例子吗？另外，请查看matplotlib文档中更现代的animation examples。最后，animation API定义了一个函数FuncAnimation，它可以及时地为函数设置动画。这个函数可能只是用来获取数据的函数。

每个方法基本上都设置要绘制的对象的data属性，因此不需要清除屏幕或图形。可以简单地扩展data属性，这样您就可以保留前面的点，并继续添加到您的线（或图像或您正在绘制的任何内容）中。

假设您说您的数据到达时间不确定，那么您最好的选择可能是执行以下操作：

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()

然后，当您从串行端口接收数据时，只需调用update_line。

Answer 2

为了在不使用FuncAnimation的情况下执行此操作（例如，您希望在生成绘图时执行代码的其他部分，或者希望同时更新多个绘图），仅调用draw不会生成绘图（至少在qt后端）。

以下对我有效：

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()

Answer 3

我知道我来不及回答这个问题，但对于你的问题，你可以看看“操纵杆”包。我设计它是为了绘制来自串行端口的数据流，但它适用于任何流。它还允许交互式文本记录或图像打印（除了图形打印）。 不需要在单独的线程中执行自己的循环，包会处理它，只需给出您希望的更新频率。此外，终端在打印时仍可用于监视命令。 请参阅http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/或https://pypi.python.org/pypi/joystick（使用pip安装操纵杆进行安装）

只要用从串行端口读取的实际数据点替换np.random.random（），代码如下：

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()