我正在用Python开发一个应用程序，该应用程序从串行端口收集数据并针对到达时间绘制收集的数据图。数据的到达时间不确定。我希望在收到数据时更新绘图。我搜索了如何执行此操作，发现了两种方法：
我不喜欢第一个程序，因为该程序会运行很长时间（例如一天），并且会收集数据，因此重绘该图将非常慢。第二种方法也不可取，因为数据的到达时间不确定，我希望仅在接收到数据时更新绘图。
有没有一种方法可以仅在收到数据后才通过添加更多点来更新图？
Answers:
有没有一种方法可以通过添加更多点来更新图...
matplotlib中有多种动画数据的方式，具体取决于您使用的版本。您看过matplotlib食谱示例吗？另外，请在matplotlib文档中查看更现代的动画示例。最后，动画API定义了一个函数FuncAnimation，该函数可以对一个函数进行实时动画处理。该功能可能只是您用来获取数据的功能。
每种方法基本上都设置了data要绘制的对象的属性，因此不需要清除屏幕或图形。data可以简单地扩展该属性，因此您可以保留先前的点，而只需继续添加到线（或图像或所绘制的任何东西）中。
假设您说数据到达时间不确定，那么最好的选择就是执行以下操作：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
hl, = plt.plot([], [])
def update_line(hl, new_data):
hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data))
hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data))
plt.draw()
然后，当您从串行端口接收数据时，只需调用update_line。
为了在不使用FuncAnimation的情况下执行此操作（例如，要在生成图时执行代码的其他部分，或者要同时更新多个图），draw单独调用不会生成图（至少使用qt后端）。
以下对我有用：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
class DynamicUpdate():
#Suppose we know the x range
min_x = 0
max_x = 10
def on_launch(self):
#Set up plot
self.figure, self.ax = plt.subplots()
self.lines, = self.ax.plot([],[], 'o')
#Autoscale on unknown axis and known lims on the other
self.ax.set_autoscaley_on(True)
self.ax.set_xlim(self.min_x, self.max_x)
#Other stuff
self.ax.grid()
...
def on_running(self, xdata, ydata):
#Update data (with the new _and_ the old points)
self.lines.set_xdata(xdata)
self.lines.set_ydata(ydata)
#Need both of these in order to rescale
self.ax.relim()
self.ax.autoscale_view()
#We need to draw *and* flush
self.figure.canvas.draw()
self.figure.canvas.flush_events()
#Example
def __call__(self):
import numpy as np
import time
self.on_launch()
xdata = []
ydata = []
for x in np.arange(0,10,0.5):
xdata.append(x)
ydata.append(np.exp(-x**2)+10*np.exp(-(x-7)**2))
self.on_running(xdata, ydata)
time.sleep(1)
return xdata, ydata
d = DynamicUpdate()
d()
%matplotlib notebook在matplotlib import语句之后添加magic命令。
这是一种允许在绘制一定数量的点之后删除点的方法：
import matplotlib.pyplot as plt
# generate axes object
ax = plt.axes()
# set limits
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)
for i in range(10):
# add something to axes
ax.scatter([i], [i])
ax.plot([i], [i+1], 'rx')
# draw the plot
plt.draw()
plt.pause(0.01) #is necessary for the plot to update for some reason
# start removing points if you don't want all shown
if i>2:
ax.lines[0].remove()
ax.collections[0].remove()我知道我来不及回答这个问题，但是对于您的问题，您可以考虑使用“操纵杆”包装。我设计它用于从串行端口绘制数据流，但它适用于任何流。它还允许交互式文本记录或图像绘图（除了图形绘图外）。无需在单独的线程中执行自己的循环，程序包会照顾它，只需提供您希望的更新频率即可。另外，终端在绘制时仍可用于监视命令。参见http://www.github.com/ceyzeriat/joystick/或https://pypi.python.org/pypi/joystick（使用pip install游戏杆进行安装）
只需将np.random.random（）替换为您从以下代码中从串行端口读取的实际数据点：
import joystick as jk
import numpy as np
import time
class test(jk.Joystick):
# initialize the infinite loop decorator
_infinite_loop = jk.deco_infinite_loop()
def _init(self, *args, **kwargs):
"""
Function called at initialization, see the doc
"""
self._t0 = time.time() # initialize time
self.xdata = np.array([self._t0]) # time x-axis
self.ydata = np.array([0.0]) # fake data y-axis
# create a graph frame
self.mygraph = self.add_frame(jk.Graph(name="test", size=(500, 500), pos=(50, 50), fmt="go-", xnpts=10000, xnptsmax=10000, xylim=(None, None, 0, 1)))
@_infinite_loop(wait_time=0.2)
def _generate_data(self): # function looped every 0.2 second to read or produce data
"""
Loop starting with the simulation start, getting data and
pushing it to the graph every 0.2 seconds
"""
# concatenate data on the time x-axis
self.xdata = jk.core.add_datapoint(self.xdata, time.time(), xnptsmax=self.mygraph.xnptsmax)
# concatenate data on the fake data y-axis
self.ydata = jk.core.add_datapoint(self.ydata, np.random.random(), xnptsmax=self.mygraph.xnptsmax)
self.mygraph.set_xydata(t, self.ydata)
t = test()
t.start()
t.stop()