Question

所以我有一些手机加速度计数据，我想基本上制作一个视频，看看手机的动作是什么样的。所以我用matplotlib创建了数据的3D图形：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pickle
def pickleLoad(pickleFile):
    pkl_file = open(pickleFile, 'rb')
    data = pickle.load(pkl_file)
    pkl_file.close()
    return data
data = pickleLoad('/Users/ryansaxe/Desktop/kaggle_parkinsons/accelerometry/LILY_dataframe')
data = data.reset_index(drop=True)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
xs = data['x.mean']
ys = data['y.mean']
zs = data['z.mean']
ax.scatter(xs, ys, zs)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

现在时间很重要，实际上也是一个因素，我一次只能看到一个点，因为时间也是一个因素，它让我可以看到加速度数据的进展！

如何才能使其成为实时更新图表？

我唯一能想到的就是有一个循环逐行遍历并从行中生成图形，但这会打开这么多文件，因为我有数百万行，所以它会疯了。

那我该如何创建实时更新图？

Answer 1

这是一个简单的例子，可以尽快更新：

import pylab as plt
import numpy as np

X = np.linspace(0,2,1000)
Y = X**2 + np.random.random(X.shape)

plt.ion()
graph = plt.plot(X,Y)[0]

while True:
    Y = X**2 + np.random.random(X.shape)
    graph.set_ydata(Y)
    plt.draw()

诀窍是不继续创建新图形，因为这会继续消耗内存，但会更改现有图上的x，y，z数据。使用.ion()和.draw()设置画布进行更新。

附录：@Kelsey下面排名很高的评论指出：

plt.pause(0.01)行后可能需要plt.draw()才能获得显示的刷新次数

Answer 2

我能够使用draw()创建实时更新，这里的while循环是我使用的代码：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
import time
import pandas as pd
import pickle
def pickleLoad(pickleFile):
    pkl_file = open(pickleFile, 'rb')
    data = pickle.load(pkl_file)
    pkl_file.close()
    return data
data = pickleLoad('/Users/ryansaxe/Desktop/kaggle_parkinsons/accelerometry/LILY_dataframe')
data = data.reset_index(drop=True)
df = data.ix[0:,['x.mean','y.mean','z.mean','time']]
ion()
fig = figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
count = 0
plotting = True
while plotting:
    df2 = df.ix[count]
    count += 1
    xs = df2['x.mean']
    ys = df2['y.mean']
    zs = df2['z.mean']
    t = df2['time']
    ax.scatter(xs, ys, zs)
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    ax.set_title(t)
    draw()
    pause(0.01)
    if count > 50:
        plotting = False
ioff()
show()

使用matplotlib进行实时更新

2 个答案: