python matplotlib更新函数的散点图

Question

我正在尝试自动更新散点图.我的X和Y值的来源是外部的,数据会以非预测的时间间隔(轮次)自动推送到我的代码中.

我只是设法在整个过程结束时绘制所有数据,而我正在尝试不断添加数据并将数据绘制到我的画布中.

我得到的(在整个运行结束时)是这样的:

然而,我所追求的是:

我的代码的简化版本:

import matplotlib.pyplot as plt

def read_data():
    #This function gets the values of xAxis and yAxis
    xAxis = [some values]  #these valuers change in each run
    yAxis = [other values] #these valuers change in each run

    plt.scatter(xAxis,yAxis, label  = 'myPlot', color = 'k', s=50)     
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.show()

Answer 1

有几种方法可以对matplotlib图进行动画处理.在下文中,我们将使用散点图查看两个最小示例.

(a)使用互动模式 plt.ion()

要进行动画制作,我们需要一个事件循环.获取事件循环的一种方法是使用plt.ion()("交互式打开").然后需要首先绘制图形,然后可以循环更新绘图.在循环内部,我们需要绘制画布并为窗口引入一点暂停来处理其他事件(如鼠标交互等).没有这个暂停,窗口就会冻结.最后,plt.waitforbuttonpress()即使动画结束,我们也会调用窗口保持打开状态.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)

plt.draw()
for i in range(1000):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])
    fig.canvas.draw_idle()
    plt.pause(0.1)

plt.waitforbuttonpress()

(b)使用 FuncAnimation

以上大部分都可以使用自动化matplotlib.animation.FuncAnimation.FuncAnimation将处理循环和重绘,并将在animate()给定的时间间隔后不断调用函数(在这种情况下).动画只会plt.show()在调用一次后启动,从而在绘图窗口的事件循环中自动运行.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x, y = [],[]
sc = ax.scatter(x,y)
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)

def animate(i):
    x.append(np.random.rand(1)*10)
    y.append(np.random.rand(1)*10)
    sc.set_offsets(np.c_[x,y])

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                frames=2, interval=100, repeat=True) 
plt.show()

Answer 2

据我了解，您想以交互方式更新您的情节。如果是这样，您可以使用绘图而不是散点图并像这样更新绘图的数据。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt 
fig = plt.figure()
axe = fig.add_subplot(111)
X,Y = [],[]
sp, = axe.plot([],[],label='toto',ms=10,color='k',marker='o',ls='')
fig.show()
for iter in range(5):
    X.append(numpy.random.rand())
    Y.append(numpy.random.rand())
    sp.set_data(X,Y)
    axe.set_xlim(min(X),max(X))
    axe.set_ylim(min(Y),max(Y))
    raw_input('...')
    fig.canvas.draw()

如果这是您正在寻找的行为，您只需要创建一个附加 sp 数据的函数，并在该函数中获取您想要绘制的新点（使用 I/O 管理或您正在使用的任何通信过程）使用）。我希望它有帮助。