matplotlibのプロットを更新する方法は？

ここで図を再描画することに問題があります。ユーザーが時間スケール（x軸）で単位を指定できるようにしてから、この関数を再計算して呼び出しますplots()。プロットを単純に更新し、図に別のプロットを追加しないでください。

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)

基本的に2つのオプションがあります。

1. あなたが現在やっていることを正確に行いますが、呼び出すgraph1.clear()とgraph2.clear()、データを再プロットする前に。これは最も低速ですが、最も単純で最も堅牢なオプションです。

2. 再プロットする代わりに、プロットオブジェクトのデータを更新できます。コードに変更を加える必要がありますが、これは毎回再プロットするよりもはるかに高速です。ただし、プロットするデータの形状は変更できません。また、データの範囲が変化する場合は、x軸とy軸の範囲を手動でリセットする必要があります。

2番目のオプションの例を示すには：

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()

次のようにすることもできます。これにより、forループの50サイクルのプロットに10x1のランダムマトリックスデータが描画されます。

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()

これでうまくいきました。毎回グラフを更新する関数を繰り返し呼び出します。

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」は整数を返す関数です。FuncAnimationは "update"を繰り返し呼び出し、 "xmax"回実行します。

私が探していたものを探している誰かがこの記事に出くわした場合、私は例を見つけました

Matplotlibでスカラー2Dデータを視覚化する方法は？

そして

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

次に、輪郭を即座に生成して使用する代わりに、フレームの入力スタックでimshowを使用するようにそれらを変更しました。

と呼ばれる形状の画像の3D配列（nBins、nBins、nBins）から始めframesます。

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)

また、堅牢性は低くなりますが、このプロセス全体を簡単に実行できる方法も見つけました。

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

これらの両方がだけで動作するように見えることに注意ipython --pylab=tk別名、backend = TkAgg

すべてで助けてくれてありがとう。

Matlabと同様に、通常forループ内で呼び出される、Figureを更新する機能を提供するpython-drawnowというパッケージをリリースしましたdrawnow。

使用例：

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)

このパッケージは、任意のmatplotlib Figureで動作し、各Figureの更新後に待機するか、デバッガーにドロップするオプションを提供します。

上記のすべてが当てはまる可能性がありますが、私にとって、数値の「オンライン更新」は一部のバックエンドでのみ機能しwxます。あなたはこれに変更しようとするかもしれません、例えばipython --pylab=wx！によってipython / pylabを開始することによって！幸運を！

これは私のために働きました：

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()