Ipythonノートブック（1つのセル内）でループ内のプロットを動的に更新する方法

環境：Python 2.7、matplotlib 1.3、IPython notebook 1.1、linux、chrome。コードは、1つの単一の入力セルにあります。--pylab=inline

IPythonノートブックとパンダを使用してストリームを消費し、5秒ごとに動的にプロットを更新したいと思います。

printステートメントを使用してデータをテキスト形式で印刷すると、完全に正常に機能します。出力セルはデータを印刷し続け、新しい行を追加します。しかし、データをプロットしようとすると（その後ループで更新しようとすると）、出力セルにプロットが表示されません。ただし、ループを削除した場合は、1回だけプロットします。正常に動作します。

次に、簡単なテストをいくつか行いました。

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')
while True:
    plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
    #pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i).plot() also tried this one
    time.sleep(5)

プロセスを手動で中断するまで（ctrl + m + i）、出力には何も表示されません。そして、それを中断した後、プロットは複数の重なり合った線として正しく表示されます。しかし、私が本当に望んでいるのは、表示されて5秒ごとに更新されるプロットです（または、plot()関数が呼び出されたときはいつでも、上で述べた印刷ステートメントの出力と同様に、うまく機能します）。セルが完全に完了した後に最終的なチャートを表示するだけでは、私は望みません。

それぞれの後にdraw（）関数を明示的に追加することなども試みましたplot()。どれも機能しません。IPython Notebookの1つのセル内でfor / whileループによってプロットを動的に更新する方法を知りましょう。

IPython.displayモジュールを使用：

%matplotlib inline
import time
import pylab as pl
from IPython import display
for i in range(10):
    pl.plot(pl.randn(100))
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(pl.gcf())
    time.sleep(1.0)

これをさらに改善するには、以下を追加wait=Trueしclear_outputます。

display.clear_output(wait=True)
display.display(pl.gcf())

HYRYの回答をいくつか改善しました。

• display前に電話するclear_outputセルが中断されたときに、2つではなく1つのプロットなるます。
• をキャッチしKeyboardInterruptて、セル出力がトレースバックで散らからないようにします。

import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from IPython import display
%matplotlib inline

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')

while True:
    try:
        plt.plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
        display.display(plt.gcf())
        display.clear_output(wait=True)
        time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        break

追加しようとしshow()たりgcf().show()した後にplot()機能。これらは現在の図を強制的に更新します（gcf（）は現在の図の参照を返します）。

ここに投稿された他のソリューションにラベルを追加すると、すべてのループで新しいラベルが追加され続けます。これに対処するには、以下を使用してプロットをクリアしますclf

for t in range(100)
   if t % refresh_rate == 0:

     plt.clf()
     plt.plot(history['val_loss'], 'r-', lw=2, label='val')
     plt.plot(history['training_loss'], 'b-', lw=1, label='training')
     plt.legend()
     display.clear_output(wait=True)
     display.display(plt.gcf())

このようにできます。リストとしてx、yを受け入れ、散布図と同じプロットの線形トレンドを出力します。

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();

live_plot(x, y)ループ内で呼び出す必要があるだけです。以下にその外観を示します。