Làm thế nào để cập nhật một cốt truyện trong matplotlib?

Tôi đang gặp vấn đề với việc vẽ lại hình ở đây. Tôi cho phép người dùng chỉ định các đơn vị theo thang thời gian (trục x) và sau đó tôi tính toán lại và gọi hàm này plots(). Tôi muốn cốt truyện chỉ đơn giản là cập nhật, không nối thêm một cốt truyện khác vào hình.

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)

Về cơ bản, bạn có hai lựa chọn:

1. Làm chính xác những gì bạn đang làm, nhưng gọi graph1.clear()và graph2.clear()trước khi thay thế dữ liệu. Đây là tùy chọn chậm nhất, nhưng đơn giản nhất và mạnh mẽ nhất.

2. Thay vì thay thế, bạn chỉ có thể cập nhật dữ liệu của các đối tượng cốt truyện. Bạn sẽ cần thực hiện một số thay đổi trong mã của mình, nhưng điều này sẽ nhanh hơn nhiều so với việc thay thế mọi thứ mỗi lần. Tuy nhiên, hình dạng của dữ liệu mà bạn đang vẽ không thể thay đổi và nếu phạm vi dữ liệu của bạn thay đổi, bạn sẽ cần đặt lại thủ công các giới hạn trục x và y.

Để đưa ra một ví dụ về tùy chọn thứ hai:

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()

Bạn cũng có thể làm như sau: Điều này sẽ vẽ dữ liệu ma trận ngẫu nhiên 10 x1 trên ô trong 50 chu kỳ của vòng lặp for.

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()

Điều này làm việc cho tôi. Liên tục gọi một chức năng cập nhật biểu đồ mỗi lần.

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()

"vui vẻ" là một hàm trả về một số nguyên. FuncAnimation sẽ liên tục gọi "cập nhật", nó sẽ thực hiện "xmax" lần đó.

Trong trường hợp bất kỳ ai đi qua bài viết này để tìm kiếm những gì tôi đang tìm kiếm, tôi đã tìm thấy các ví dụ tại

Làm thế nào để trực quan hóa dữ liệu 2D vô hướng với Matplotlib?

và

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

sau đó sửa đổi chúng để sử dụng imshow với một chồng khung hình đầu vào, thay vì tạo và sử dụng các đường viền khi đang bay.

Bắt đầu với một mảng 3D hình ảnh có hình dạng (nBins, nBins, nBins), được gọi frames.

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)

Tôi cũng tìm thấy một cách đơn giản hơn nhiều để thực hiện toàn bộ quá trình này, mặc dù ít mạnh mẽ hơn:

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

Lưu ý rằng cả hai dường như chỉ hoạt động với ipython --pylab=tk, akabackend = TkAgg

Cảm ơn bạn đã giúp đỡ với tất cả mọi thứ.

Tôi đã phát hành một gói có tên python-drawow cung cấp chức năng để cho phép cập nhật hình, thường được gọi trong vòng lặp for, tương tự như Matlab drawnow.

Một ví dụ sử dụng:

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)

Gói này hoạt động với bất kỳ con số matplotlib nào và cung cấp các tùy chọn để chờ sau mỗi lần cập nhật con số hoặc thả vào trình gỡ lỗi.

Tất cả những điều trên có thể đúng, tuy nhiên đối với tôi, "cập nhật trực tuyến" các số liệu chỉ hoạt động với một số phụ trợ, cụ thể wx. Bạn chỉ có thể cố gắng thay đổi điều này, ví dụ bằng cách bắt đầu ipython / pylab bằng cách ipython --pylab=wx! Chúc may mắn!

Điều này làm việc cho tôi:

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()