在python中快速绘制数据

时间:2015-06-23 13:14:59

标签: python matplotlib plot arduino serial-port

我正在尝试使用arduino来绘制来自mpu6050 imu的数据。 MPU6050比绘图更快地发送数据。 Arduino代码提供6个数据,分别来自串口的偏航,俯仰,滚动,斧头,ay和az。我需要快速绘图的建议。

Python代码:

import serial
import matplotlib.pyplot as plt #import matplotlib library
from drawnow import * 

ser = serial.Serial('COM9', 115200)
yaw = 0.0
pitch =0.0
roll =0.0
ax =0.0
ay =0.0
az =0.0
o_yaw= [0]
o_pitch= [0]
o_roll= [0]
o_ax= [0]
o_ay= [0]
o_az= [0]
plt.ion()
cnt=0
def makeFig(): 
    plt.ylim(-1000,1000)                                 
    plt.grid(True)
    plt.ylabel('Magnitude')  
    plt.plot(olculen_ax, 'ro-', label='ax') 
    plt.plot(olculen_ay, 'bo-', label='ay')  
    plt.plot(olculen_az, 'go-', label='az')                               
    plt.legend()                    
while True:
    incoming=ser.readline()
    if ("hand" in incoming):
        incoming=incoming.split(":")
        if len(incoming)==8:
            yaw = float(incoming[1])
            pitch = float(incoming[2])
            roll = float(incoming[3])
            ax = float(incoming[4])
            ay = float(incoming[5])
            az = float(incoming[6])
            print "Split works"
    else:
        print incoming
    o_ax.append(ax)                    
    o_ay.append(ay)    
    o_az.append(az)
    o_yaw.append(yaw)
    o_pitch.append(pitch)
    o_roll.append(roll)              

    drawnow(makeFig)                       
    plt.pause(.00001)                     
    cnt=cnt+1
    if(cnt>50):                            
        o_ax.pop(0)
        o_ay.pop(0)                     
        o_az.pop(0)

Arduino代码(我只是添加了从this派生的循环代码):

void loop() {
    if (!dmpReady) return;
    while (!mpuInterrupt && fifoCount < packetSize) {
    }

    mpuInterrupt = false;
    mpuIntStatus = mpu.getIntStatus();

    fifoCount = mpu.getFIFOCount();

     if ((mpuIntStatus & 0x10) || fifoCount == 1024) {
    mpu.resetFIFO();
    //Serial.println(F("FIFO overflow!"));
} else if (mpuIntStatus & 0x02) {
    while (fifoCount < packetSize) fifoCount = mpu.getFIFOCount();
    mpu.getFIFOBytes(fifoBuffer, packetSize);
    fifoCount -= packetSize;
    mpu.dmpGetQuaternion(&q, fifoBuffer);
    mpu.dmpGetAccel(&aa, fifoBuffer);
    mpu.dmpGetGravity(&gravity, &q);
    mpu.dmpGetLinearAccel(&aaReal, &aa, &gravity);
    mpu.dmpGetLinearAccelInWorld(&aaWorld, &aaReal, &q);
    mpu.dmpGetYawPitchRoll(ypr, &q, &gravity);
    Serial.print("hand:");
    Serial.print(ypr[0] * 180/M_PI);
    Serial.print(":");
    Serial.print(ypr[1] * 180/M_PI);
    Serial.print(":");
    Serial.print(ypr[2] * 180/M_PI);
    Serial.print(":");
    Serial.print(aaWorld.x);
    Serial.print(":");
    Serial.print(aaWorld.y);
    Serial.print(":");
    Serial.print(aaWorld.z);
    Serial.println(":");
}

}

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

pyqtgraph模块是一个很好的解决方案。它非常快速和简单。

这是新代码:

from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.ptime import time
import serial

app = QtGui.QApplication([])

p = pg.plot()
p.setWindowTitle('live plot from serial')
curve = p.plot()

data = [0]
raw=serial.Serial('COM9', 115200)


def update():
    global curve, data
    line = raw.readline()
    if ("hand" in line):
       line=line.split(":")
       if len(line)==8:
            data.append(float(line[4]))
            xdata = np.array(data, dtype='float64')
            curve.setData(xdata)
            app.processEvents()

timer = QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(update)
timer.start(0)

if __name__ == '__main__':
    import sys
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'):
        QtGui.QApplication.instance().exec_()

答案 1 :(得分:1)

在Matplotlib中实时绘图?你要购买的所有电力都要付出代价。自动缩放,自动化等等......这一切都需要时间!

很多更快的解决方案是使用Gtk等工具包,并使用GooCanvas等画布自己进行绘图。

但是,您可以 做一些事情来加快您的绘图速度。

  • 为什么要暂停声明?
  • 将通信拆分为另一个线程,并使该图在准备就绪时采用以下示例(从输入队列中跳过值)
  • 您正在追加,这会使绘图经常重新缩放。在获得N个样本后删除第一个样本。
  • 我相信可以在背景中使用MatPlotLib(不确定)进行绘图,然后不那么频繁地复制到屏幕上。