如何在Ipython Notebook中的循环中动态更新绘图（在一个单元格内）

环境：Python 2.7，matplotlib 1.3，IPython Notebook 1.1，Linux，Chrome。该代码位于一个输入单元格中，使用--pylab=inline

我想使用IPython笔记本和熊猫消耗流并每5秒动态更新一次绘图。

当我仅使用print语句以文本格式打印数据时，它就可以很好地工作：输出单元格仅保留打印数据并添加新行。但是，当我尝试绘制数据（然后循环更新）时，该绘制永远不会显示在输出单元格中。但是，如果我删除了循环，则只需绘制一次即可。它工作正常。

然后我做了一些简单的测试：

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')
while True:
    plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
    #pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i).plot() also tried this one
    time.sleep(5)

在我手动中断该进程（ctrl + m + i）之前，输出不会显示任何内容。在我中断它之后，该图正确显示为多条重叠线。但是我真正想要的是一个显示并每5秒更新一次的图（或者每当plot()调用函数时，就像我上面提到的print语句输出一样，效果很好）。仅在单元格完全完成后显示最终图表不是我想要的。

我什至尝试在每个plot()等之后显式添加draw（）函数。它们都不起作用。想知道如何在IPython Notebook中的一个单元格中通过for / while循环动态更新绘图。

使用IPython.display模块：

%matplotlib inline
import time
import pylab as pl
from IPython import display
for i in range(10):
    pl.plot(pl.randn(100))
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(pl.gcf())
    time.sleep(1.0)

您可以通过添加进一步提高这wait=True到clear_output：

display.clear_output(wait=True)
display.display(pl.gcf())

HYRY的答案有几处改进：

• 先调用display，clear_output以便在单元格中断时得到一个图，而不是两个图。
• 捕捉KeyboardInterrupt，这样单元格的输出就不会出现回溯。

import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from IPython import display
%matplotlib inline

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')

while True:
    try:
        plt.plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
        display.display(plt.gcf())
        display.clear_output(wait=True)
        time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        break

尝试在该函数后添加show()或。这些将强制更新当前图形（gcf（）返回当前图形的引用）。gcf().show()plot()

在此处发布的其他解决方案中添加标签将继续在每个循环中添加新标签。为了解决这个问题，使用clf

for t in range(100)
   if t % refresh_rate == 0:

     plt.clf()
     plt.plot(history['val_loss'], 'r-', lw=2, label='val')
     plt.plot(history['training_loss'], 'b-', lw=1, label='training')
     plt.legend()
     display.clear_output(wait=True)
     display.display(plt.gcf())

你可以这样 它接受x，y作为列表​​，并在同一图上输出散点图和线性趋势。

from IPython.display import clear_output
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
    
def live_plot(x, y, figsize=(7,5), title=''):
    clear_output(wait=True)
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.xlim(0, training_steps)
    plt.ylim(0, 100)
    x= [float(i) for i in x]
    y= [float(i) for i in y]
    
    if len(x) > 1:
        plt.scatter(x,y, label='axis y', color='k') 
        m, b = np.polyfit(x, y, 1)
        plt.plot(x, [x * m for x in x] + b)

    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('axis x')
    plt.ylabel('axis y')
    plt.show();

您只需要live_plot(x, y)在循环内调用即可。外观如下：