实时绘图

Question

过去几天我一直在玩Numpy和matplotlib。我在尝试使matplotlib绘制函数而不阻塞执行时遇到问题。我知道在这里已经有很多主题提出了类似的问题，而且我已经搜索了很多但是还没有成功地完成这项工作。

我尝试过使用show（block = False），但是我得到的只是一个冻结的窗口。如果我只是调用show（），则会正确绘制结果，但会阻止执行直到窗口关闭。从我读过的其他帖子中，我怀疑show（block = False）是否有效取决于后端。它是否正确？我的后端是Qt4Agg。你能看看我的代码并告诉我你是否看错了吗？这是我的代码。谢谢你的帮助。

from math import *
from matplotlib import pyplot as plt
print plt.get_backend()



def main():
    x = range(-50, 51, 1)
    for pow in range(1,5):   # plot x^1, x^2, ..., x^4

        y = [Xi**pow for Xi in x]
        print y

        plt.plot(x, y)
        plt.draw()
        #plt.show()             #this plots correctly, but blocks execution.
        plt.show(block=False)   #this creates an empty frozen window.
        _ = raw_input("Press [enter] to continue.")


if __name__ == '__main__':
    main()

PS。我忘了说我想在每次绘制内容时更新现有窗口，而不是创建一个新窗口。

Answer 1

我花了很长时间寻找解决方案，并找到this answer。

看起来，为了得到你（和我）想要的东西，你需要plt.ion()，plt.show()（不是blocking=False的组合，不推荐使用），大多数重要的是，plt.pause(.001)（或任何你想要的时间）。需要pause，因为GUI事件在主代码休眠时发生，包括绘图。这可能是通过从睡眠线程中获取时间来实现的，所以IDE可能会搞乱 - 我不知道。

这是一个适用于python 3.5的实现：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def main():
    plt.axis([-50,50,0,10000])
    plt.ion()
    plt.show()

    x = np.arange(-50, 51)
    for pow in range(1,5):   # plot x^1, x^2, ..., x^4
        y = [Xi**pow for Xi in x]
        plt.plot(x, y)
        plt.draw()
        plt.pause(0.001)
        input("Press [enter] to continue.")

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 2

对我有用的一个简单方法如下：

在show中使用 block = False 参数： plt.show（block = False）
在.py脚本的末尾使用另一个plt.show（） 。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(add_something) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show(block=False) #more code here (e.g. do calculations and use print to see them on the screen plt.show()

注意： plt.show() 是我脚本的最后一行。

Answer 3

您可以通过将绘图写入数组，然后在不同的线程中显示数组来避免阻止执行。以下是使用pyformulas 0.2.8中的pf.screen同时生成和显示绘图的示例：

import pyformulas as pf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

fig = plt.figure()

canvas = np.zeros((480,640))
screen = pf.screen(canvas, 'Sinusoid')

start = time.time()
while True:
    now = time.time() - start

    x = np.linspace(now-2, now, 100)
    y = np.sin(2*np.pi*x) + np.sin(3*np.pi*x)
    plt.xlim(now-2,now+1)
    plt.ylim(-3,3)
    plt.plot(x, y, c='black')

    # If we haven't already shown or saved the plot, then we need to draw the figure first...
    fig.canvas.draw()

    image = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
    image = image.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

    screen.update(image)

#screen.close()

结果：

免责声明：我是pyformulas的维护者。

参考：Matplotlib: save plot to numpy array

Answer 4

我发现plt.pause(0.001)命令是唯一需要的东西，别无其他。

plt.show（）和plt.draw（）是不必要的和/或以一种或另一种方式阻塞。因此，这是一个绘制，更新图形并继续运行的代码。本质上plt.pause（0.001）似乎与matlab的drawow最接近。

不幸的是，除非您插入input（）命令，否则这些图不会是交互式的（冻结），但是代码将停止。

plt.pause(interval)命令的文档说明：

如果有活动图形，它将在暂停之前更新并显示...... 这可以用于原始动画。

这几乎正是我们想要的。尝试以下代码：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(0, 51)               # x coordinates  
         
for z in range(10, 50):

    y = np.power(x, z/10)          # y coordinates of plot for animation

    plt.cla()                      # delete previous plot
    plt.axis([-50, 50, 0, 10000])  # set axis limits, to avoid rescaling
    plt.plot(x, y)                 # generate new plot
    plt.pause(0.1)                 # pause 0.1 sec, to force a plot redraw

Answer 5

实时绘图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
# plt.axis([x[0], x[-1], -1, 1])      # disable autoscaling
for point in x:
    plt.plot(point, np.sin(2 * point), '.', color='b')
    plt.draw()
    plt.pause(0.01)
# plt.clf()                           # clear the current figure

如果数据量太多，您可以通过一个简单的计数器降低更新率

cnt += 1
if (cnt == 10):       # update plot each 10 points
    plt.draw()
    plt.pause(0.01)
    cnt = 0

程序退出后的保持图

这是我的实际问题，无法找到令人满意的答案，我想在脚本完成后未关闭的绘图（如MATLAB），

如果考虑一下，在脚本完成后，程序将终止，并且没有逻辑方法可以这种方式保存绘图，因此有两个选择

阻止脚本退出（这是plt.show（）而不是我想要的）
在单独的线程上运行绘图（太复杂了）

这对我来说并不令人满意，所以我在盒子外面找到了另一个解决方案

SaveToFile和在外部查看器中查看

为此，保存和查看均应快速进行，查看器不应锁定文件，并且应自动更新内容

选择保存格式

基于矢量的格式既小又快速

SVG 很好，但是除了默认情况下需要手动刷新的Web浏览器外，我们找不到适合的浏览器
PDF 可支持矢量格式，并且有支持实时更新的轻量级查看器

具有实时更新的快速轻量级查看器

对于 PDF ，有几个不错的选择

在Windows上，我使用的是SumatraPDF，它是免费，快速，轻巧的（我的情况仅使用1.8MB RAM）
在Linux上，有多个选项，例如Evince（GNOME）和Ocular（KDE）

示例代码和结果

用于将绘图输出到文件的示例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(2 * x)
plt.plot(x, y)
plt.savefig("fig.pdf")

第一次运行后，在上述其中一个查看器中打开输出文件并欣赏。

这是VSCode和SumatraPDF的屏幕截图，该过程也足够快以获得半实时更新速率（我可以在间隔上使用time.sleep()来获得接近10Hz的设置）

Answer 6

这些答案很多都是夸张的，据我所知，答案并不是那么难理解。

如果需要，您可以使用plt.ion()，但我发现使用plt.draw()同样有效

对于我的特定项目，我正在绘制图像，但是您可以使用plot()或scatter()或任何代替figimage()的东西，这都没关系。

plt.figimage(image_to_show)
plt.draw()
plt.pause(0.001)

或

fig = plt.figure()
...
fig.figimage(image_to_show)
fig.canvas.draw()
plt.pause(0.001)

如果您使用的是实际图形。
我用@ krs013和@Default Picture的答案来解决这个问题
希望这可以使某人不必在一个单独的线程上启动每个人物，也不必从阅读这些小说中找出答案

Answer 7

Python包drawow允许以非阻塞方式实时更新绘图。
它还可以与网络摄像头和OpenCV配合使用，例如绘制每个帧的度量。
参见original post。

Answer 8

Iggy's answer是我最容易遵循的，但是当我执行subplot时不存在的后续show命令出现以下错误：

MatplotlibDeprecationWarning：使用相同的参数添加轴作为前一个轴，当前可重用较早的实例。在未来版本，将始终创建并返回一个新实例。同时，此警告可以被抑制，并且将来的行为通过向每个轴实例传递唯一标签来确保。

为避免此错误，它有助于在用户点击Enter后关闭（或clear）绘图。

以下是对我有用的代码：

def plt_show():
    '''Text-blocking version of plt.show()
    Use this instead of plt.show()'''
    plt.draw()
    plt.pause(0.001)
    input("Press enter to continue...")
    plt.close()

使用Matplotlib以非阻塞方式绘图

8 个答案:

实时绘图

程序退出后的保持图

SaveToFile和在外部查看器中查看

选择保存格式

具有实时更新的快速轻量级查看器

示例代码和结果