matplotlibの動的更新プロット

シリアルポートからデータを収集し、収集したデータのグラフを到着時間に対してプロットするPythonでアプリケーションを作成しています。データの到着時刻は不明です。データを受信したときにプロットを更新したい。私はこれを行う方法を検索し、2つの方法を見つけました。

1. プロットをクリアし、すべてのポイントでプロットを再描画します。
2. 特定の間隔の後でプロットを変更して、プロットをアニメーション化します。

プログラムは長時間（たとえば1日）実行してデータを収集するため、最初の方法は好みません。プロットの再描画はかなり遅くなります。2番目の方法も、データの到着時刻が不明確であり、データを受信したときにのみプロットを更新する必要があるため、好ましくありません。

データが受信されたときにのみ、ポイントを追加するだけでプロットを更新できる方法はありますか？

ポイントを追加するだけでプロットを更新できる方法はありますか？

使用しているバージョンに応じて、matplotlibでデータをアニメーション化する方法はいくつかあります。matplotlibクックブックの例を見ましたか？また、matplotlibのドキュメントで、より最新のアニメーションの例を確認してください。最後に、アニメーションAPIは、関数を時間内でアニメーション化する関数FuncAnimationを定義します。この関数は、データを取得するために使用する関数にすぎません。

各メソッドは基本的dataに、描画されるオブジェクトのプロパティを設定するため、画面または図をクリアする必要はありません。data以前のポイントを維持し、ちょうどあなたの行（または画像またはものは何でも描いている）に追加し続けることができるようにプロパティが単純に、拡張することができます。

データの到着時刻が不明であると言う場合、最善策はおそらく次のようなことをすることです：

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()

次に、シリアルポートからデータを受信したら、を呼び出しますupdate_line。

FuncAnimationを使用せずにこれを行うには（たとえば、プロットの生成中にコードの他の部分を実行したい場合、または複数のプロットを同時に更新したい場合）、draw単独で呼び出してもプロットは生成されません（少なくともqtバックエンド）。

次は私のために働きます：

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()

以下は、プロットされた特定の数のポイントの後にポイントを削除できるようにする方法です。

import matplotlib.pyplot as plt
# generate axes object
ax = plt.axes()

# set limits
plt.xlim(0,10) 
plt.ylim(0,10)

for i in range(10):        
     # add something to axes    
     ax.scatter([i], [i]) 
     ax.plot([i], [i+1], 'rx')

     # draw the plot
     plt.draw() 
     plt.pause(0.01) #is necessary for the plot to update for some reason

     # start removing points if you don't want all shown
     if i>2:
         ax.lines[0].remove()
         ax.collections[0].remove()

私はこの質問に答えるのが遅いことを知っていますが、あなたの問題については、「ジョイスティック」パッケージを調べることができます。シリアルポートからのデータストリームをプロットするために設計しましたが、どのストリームでも機能します。また、（グラフのプロットに加えて）対話型のテキストロギングや画像のプロットも可能です。別のスレッドで独自のループを実行する必要はありません。パッケージで処理され、必要な更新頻度を指定するだけです。さらに、ターミナルは、プロット中の監視コマンドに引き続き使用できます。http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/またはhttps://pypi.python.org/pypi/joystickを参照（pip install joystickを使用してインストール）

np.random.random（）を、以下のコードのシリアルポートから読み取った実際のデータポイントに置き換えるだけです。

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()