Question

我有一个传感器，它每秒可以提供近500次数据，这已连接到Arduino，并且正在使用Python读取数据，因为下一步将对其进行处理。

我尝试使用Matplolib中的FuncAnimation。

这是动画功能：

def animate(i):
    global data

    # Data comes as one sample per line
    char = ''
    res = ''
    while char != b'\n':
        char = s.read()
        res += char.decode("utf-8")
    res = res[:-1] # To remove a \r added by arduino

    data = data[1:] + [float(res)]

    ax.set_ylim(min(data), max(data))

    line.set_ydata(data)
    return line,

我正在使用以下代码计算获取单个值的大概时间：

start = datetime.datetime.now()
while count < 1000:
    char = s.read()
    if char == b'\n':
        count += 1
        print(count)

end = datetime.datetime.now()

T = ((end - start).total_seconds()) / 1000

最后将动画初始化为：

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=T * 1000, blit=False)

当我在Arduino上平均五个值然后进行绘图时，此方法工作正常，它可以工作，但是当我全速运行时python崩溃，这使我相信问题与速度有关。而且，即使我对这些值进行平均，该图也比实际动作落后大约5秒钟。

如何实时绘制所有值？

Answer 1

许多操作，例如通过连接来增长不可变的字符串或连接列表，在大多数情况下似乎不太耗时，但是在像这样高速运行时可能会出现问题。

由于高速采样需要进行低级优化，因此最好将这项任务交给生活和呼吸的人们。例如pylsl为Lab Streaming Layer（LSL）提供了Python接口，（我认为）LSL专为此类事情而设计。

此外，即使您以500 Hz的频率对数据进行采样，也无法有效地以500 Hz的频率更新绘图，而只能以监视器的刷新率（通常为60 Hz）进行更新。也就是说，在500 Hz的频率下，您可以在每个16.666 ms屏幕刷新周期内收集大约8个样本。将这些样本中的每个样本单独传递到图形没有意义，因为直到下一个16.666毫秒的时间段过去，它们才会在屏幕上显示。因此，请将它们以60 Hz（或更小）的频率成团通过。

使用Python实时绘制传感器数据

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