trazado en tiempo real en bucle while con matplotlib
Estoy tratando de trazar algunos datos de una cámara en tiempo real usando OpenCV. Sin embargo, el trazado en tiempo real (usando matplotlib) no parece estar funcionando.
He aislado el problema en este simple ejemplo:
fig=plt.figure()
plt.axis([0,1000,0,1])
i=0
x=list()
y=list()
while i <1000:
temp_y=np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y)
plt.scatter(i,temp_y)
i+=1
plt.show()
Esperaría que este ejemplo trazara 1000 puntos individualmente. Lo que realmente sucede es que la ventana aparece con el primer punto que se muestra (está bien con eso), luego espera a que el bucle termine antes de que llene el resto del gráfico.
Cualquier pensamiento ¿por qué no veo puntos poblados uno a la vez?
10 answers
Aquí está la versión de trabajo del código en cuestión (requiere al menos la versión Matplotlib 1.1.0 de 2011-11-14):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis([0, 10, 0, 1])
for i in range(10):
y = np.random.random()
plt.scatter(i, y)
plt.pause(0.05)
plt.show()
Tenga en cuenta algunos de los cambios:
- Llama a
plt.pause(0.05)
para dibujar los nuevos datos y ejecuta el bucle de eventos de la GUI (permitiendo la interacción del ratón).
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2018-04-02 16:56:33
Si está interesado en el trazado en tiempo real, le recomendaría buscar en la API de animación de matplotlib. En particular, usar blit
para evitar volver a dibujar el fondo en cada cuadro puede darte ganancias de velocidad sustanciales (~10x):
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import time
import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
def randomwalk(dims=(256, 256), n=20, sigma=5, alpha=0.95, seed=1):
""" A simple random walk with memory """
r, c = dims
gen = np.random.RandomState(seed)
pos = gen.rand(2, n) * ((r,), (c,))
old_delta = gen.randn(2, n) * sigma
while True:
delta = (1. - alpha) * gen.randn(2, n) * sigma + alpha * old_delta
pos += delta
for ii in xrange(n):
if not (0. <= pos[0, ii] < r):
pos[0, ii] = abs(pos[0, ii] % r)
if not (0. <= pos[1, ii] < c):
pos[1, ii] = abs(pos[1, ii] % c)
old_delta = delta
yield pos
def run(niter=1000, doblit=True):
"""
Display the simulation using matplotlib, optionally using blit for speed
"""
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(0, 255)
ax.set_ylim(0, 255)
ax.hold(True)
rw = randomwalk()
x, y = rw.next()
plt.show(False)
plt.draw()
if doblit:
# cache the background
background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)
points = ax.plot(x, y, 'o')[0]
tic = time.time()
for ii in xrange(niter):
# update the xy data
x, y = rw.next()
points.set_data(x, y)
if doblit:
# restore background
fig.canvas.restore_region(background)
# redraw just the points
ax.draw_artist(points)
# fill in the axes rectangle
fig.canvas.blit(ax.bbox)
else:
# redraw everything
fig.canvas.draw()
plt.close(fig)
print "Blit = %s, average FPS: %.2f" % (
str(doblit), niter / (time.time() - tic))
if __name__ == '__main__':
run(doblit=False)
run(doblit=True)
Salida:
Blit = False, average FPS: 54.37
Blit = True, average FPS: 438.27
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-02-02 10:33:01
show
probablemente no sea la mejor opción para esto. Lo que yo haría es usar pyplot.draw()
en su lugar. También es posible que desee incluir un pequeño retraso de tiempo (por ejemplo, time.sleep(0.05)
) en el bucle para que pueda ver las parcelas sucediendo. Si hago estos cambios en su ejemplo, funciona para mí y veo que cada punto aparece uno a la vez.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2012-08-08 23:48:57
Ninguno de los métodos funcionó para mí. Pero he encontrado esto La gráfica de matplotlib en tiempo real no funciona mientras todavía está en un bucle
Todo lo que necesita es agregar
plt.pause(0.0001)
Y de lo que se podía ver la nueva trama.
Así que tu código debería verse así, y funcionará
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.ion() ## Note this correction
fig=plt.figure()
plt.axis([0,1000,0,1])
i=0
x=list()
y=list()
while i <1000:
temp_y=np.random.random();
x.append(i);
y.append(temp_y);
plt.scatter(i,temp_y);
i+=1;
plt.show()
plt.pause(0.0001) #Note this correction
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-05-23 12:02:56
Sé que llego un poco tarde para responder a esta pregunta. Sin embargo, he hecho algún código hace un tiempo para trazar gráficos en vivo, que me gustaría compartir:
###################################################################
# #
# PLOTTING A LIVE GRAPH #
# ---------------------------- #
# EMBED A MATPLOTLIB ANIMATION INSIDE YOUR #
# OWN GUI! #
# #
###################################################################
import sys
import os
from PyQt4 import QtGui
from PyQt4 import QtCore
import functools
import numpy as np
import random as rd
import matplotlib
matplotlib.use("Qt4Agg")
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.animation import TimedAnimation
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import time
import threading
def setCustomSize(x, width, height):
sizePolicy = QtGui.QSizePolicy(QtGui.QSizePolicy.Fixed, QtGui.QSizePolicy.Fixed)
sizePolicy.setHorizontalStretch(0)
sizePolicy.setVerticalStretch(0)
sizePolicy.setHeightForWidth(x.sizePolicy().hasHeightForWidth())
x.setSizePolicy(sizePolicy)
x.setMinimumSize(QtCore.QSize(width, height))
x.setMaximumSize(QtCore.QSize(width, height))
''''''
class CustomMainWindow(QtGui.QMainWindow):
def __init__(self):
super(CustomMainWindow, self).__init__()
# Define the geometry of the main window
self.setGeometry(300, 300, 800, 400)
self.setWindowTitle("my first window")
# Create FRAME_A
self.FRAME_A = QtGui.QFrame(self)
self.FRAME_A.setStyleSheet("QWidget { background-color: %s }" % QtGui.QColor(210,210,235,255).name())
self.LAYOUT_A = QtGui.QGridLayout()
self.FRAME_A.setLayout(self.LAYOUT_A)
self.setCentralWidget(self.FRAME_A)
# Place the zoom button
self.zoomBtn = QtGui.QPushButton(text = 'zoom')
setCustomSize(self.zoomBtn, 100, 50)
self.zoomBtn.clicked.connect(self.zoomBtnAction)
self.LAYOUT_A.addWidget(self.zoomBtn, *(0,0))
# Place the matplotlib figure
self.myFig = CustomFigCanvas()
self.LAYOUT_A.addWidget(self.myFig, *(0,1))
# Add the callbackfunc to ..
myDataLoop = threading.Thread(name = 'myDataLoop', target = dataSendLoop, daemon = True, args = (self.addData_callbackFunc,))
myDataLoop.start()
self.show()
''''''
def zoomBtnAction(self):
print("zoom in")
self.myFig.zoomIn(5)
''''''
def addData_callbackFunc(self, value):
# print("Add data: " + str(value))
self.myFig.addData(value)
''' End Class '''
class CustomFigCanvas(FigureCanvas, TimedAnimation):
def __init__(self):
self.addedData = []
print(matplotlib.__version__)
# The data
self.xlim = 200
self.n = np.linspace(0, self.xlim - 1, self.xlim)
a = []
b = []
a.append(2.0)
a.append(4.0)
a.append(2.0)
b.append(4.0)
b.append(3.0)
b.append(4.0)
self.y = (self.n * 0.0) + 50
# The window
self.fig = Figure(figsize=(5,5), dpi=100)
self.ax1 = self.fig.add_subplot(111)
# self.ax1 settings
self.ax1.set_xlabel('time')
self.ax1.set_ylabel('raw data')
self.line1 = Line2D([], [], color='blue')
self.line1_tail = Line2D([], [], color='red', linewidth=2)
self.line1_head = Line2D([], [], color='red', marker='o', markeredgecolor='r')
self.ax1.add_line(self.line1)
self.ax1.add_line(self.line1_tail)
self.ax1.add_line(self.line1_head)
self.ax1.set_xlim(0, self.xlim - 1)
self.ax1.set_ylim(0, 100)
FigureCanvas.__init__(self, self.fig)
TimedAnimation.__init__(self, self.fig, interval = 50, blit = True)
def new_frame_seq(self):
return iter(range(self.n.size))
def _init_draw(self):
lines = [self.line1, self.line1_tail, self.line1_head]
for l in lines:
l.set_data([], [])
def addData(self, value):
self.addedData.append(value)
def zoomIn(self, value):
bottom = self.ax1.get_ylim()[0]
top = self.ax1.get_ylim()[1]
bottom += value
top -= value
self.ax1.set_ylim(bottom,top)
self.draw()
def _step(self, *args):
# Extends the _step() method for the TimedAnimation class.
try:
TimedAnimation._step(self, *args)
except Exception as e:
self.abc += 1
print(str(self.abc))
TimedAnimation._stop(self)
pass
def _draw_frame(self, framedata):
margin = 2
while(len(self.addedData) > 0):
self.y = np.roll(self.y, -1)
self.y[-1] = self.addedData[0]
del(self.addedData[0])
self.line1.set_data(self.n[ 0 : self.n.size - margin ], self.y[ 0 : self.n.size - margin ])
self.line1_tail.set_data(np.append(self.n[-10:-1 - margin], self.n[-1 - margin]), np.append(self.y[-10:-1 - margin], self.y[-1 - margin]))
self.line1_head.set_data(self.n[-1 - margin], self.y[-1 - margin])
self._drawn_artists = [self.line1, self.line1_tail, self.line1_head]
''' End Class '''
# You need to setup a signal slot mechanism, to
# send data to your GUI in a thread-safe way.
# Believe me, if you don't do this right, things
# go very very wrong..
class Communicate(QtCore.QObject):
data_signal = QtCore.pyqtSignal(float)
''' End Class '''
def dataSendLoop(addData_callbackFunc):
# Setup the signal-slot mechanism.
mySrc = Communicate()
mySrc.data_signal.connect(addData_callbackFunc)
# Simulate some data
n = np.linspace(0, 499, 500)
y = 50 + 25*(np.sin(n / 8.3)) + 10*(np.sin(n / 7.5)) - 5*(np.sin(n / 1.5))
i = 0
while(True):
if(i > 499):
i = 0
time.sleep(0.1)
mySrc.data_signal.emit(y[i]) # <- Here you emit a signal!
i += 1
###
###
if __name__== '__main__':
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
QtGui.QApplication.setStyle(QtGui.QStyleFactory.create('Plastique'))
myGUI = CustomMainWindow()
sys.exit(app.exec_())
''''''
Solo pruébalo. Copie y pegue este código en un nuevo archivo python y ejecútelo. Usted debe obtener un gráfico hermoso, sin problemas de movimiento:
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2016-09-26 09:20:01
Sé que esta pregunta es antigua, pero ahora hay un paquete disponible llamado drawnow en GitHub como "python-drawnow". Esto proporciona una interfaz similar a drawnow de MATLAB can puede fácilmente actualizar una figura.
Un ejemplo para su caso de uso:
import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow
def make_fig():
plt.scatter(x, y) # I think you meant this
plt.ion() # enable interactivity
fig = plt.figure() # make a figure
x = list()
y = list()
for i in range(1000):
temp_y = np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y) # or any arbitrary update to your figure's data
i += 1
drawnow(make_fig)
Python-drawnow es una envoltura delgada alrededor de plt.draw
pero proporciona la capacidad de confirmar (o depurar) después de la visualización de la figura.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-02-20 20:10:24
El problema parece ser que esperas que plt.show()
muestre la ventana y luego regrese. No hace eso. El programa se detendrá en ese punto y solo se reanudará una vez que cierre la ventana. Deberías poder probarlo: Si cierras la ventana y luego aparece otra ventana.
Para resolver ese problema, simplemente llame a plt.show()
una vez después de su bucle. Entonces tienes la trama completa. (Pero no un 'trazado en tiempo real')
Puedes intentar establecer la palabra clave-argumento block
de esta manera: plt.show(block=False)
una vez al principio y luego usar .draw()
para actualizar.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2012-08-08 23:52:33
Aquí hay una versión que tengo que trabajar en mi sistema.
import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import drawnow
import numpy as np
def makeFig():
plt.scatter(xList,yList) # I think you meant this
plt.ion() # enable interactivity
fig=plt.figure() # make a figure
xList=list()
yList=list()
for i in np.arange(50):
y=np.random.random()
xList.append(i)
yList.append(y)
drawnow(makeFig)
#makeFig() The drawnow(makeFig) command can be replaced
#plt.draw() with makeFig(); plt.draw()
plt.pause(0.001)
La línea drawnow(makeFig) puede ser reemplazada por una makeFig(); plt.draw () secuencia y todavía funciona bien.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-05-05 18:19:13
La parte superior (y muchas otras) respuestas fueron construidas sobre plt.pause()
, pero esa era una antigua forma de animar la trama en matplotlib. No solo es lento, sino que también hace que se enfoque en cada actualización (tuve dificultades para detener el proceso de trazado de python).
TL; DR: es posible que desee utilizar matplotlib.animation
(como se menciona en la documentación ).
Después de indagar en varias respuestas y piezas de código, esto de hecho demostró ser una forma suave de dibujar datos entrantes infinitamente para mí.
Aquí está mi código para un inicio rápido. Traza el tiempo actual con un número aleatorio en [0, 100) cada 200ms infinitamente, mientras que también maneja el reajuste automático de la vista:
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from random import randrange
x_data, y_data = [], []
figure = pyplot.figure()
line, = pyplot.plot_date(x_data, y_data, '-')
def update(frame):
x_data.append(datetime.now())
y_data.append(randrange(0, 100))
line.set_data(x_data, y_data)
figure.gca().relim()
figure.gca().autoscale_view()
return line,
animation = FuncAnimation(figure, update, interval=200)
pyplot.show()
También puede explorar blit
para obtener un rendimiento aún mejor como en la documentación de FuncAnimation.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-12-27 09:16:42
Si desea dibujar y no congelar su hilo a medida que se dibujan más puntos, debe usar plt.pause() no es tiempo.sleep ()
Estoy usando el siguiente código para trazar una serie de coordenadas xy.
import matplotlib.pyplot as plt
import math
pi = 3.14159
fig, ax = plt.subplots()
x = []
y = []
def PointsInCircum(r,n=20):
circle = [(math.cos(2*pi/n*x)*r,math.sin(2*pi/n*x)*r) for x in xrange(0,n+1)]
return circle
circle_list = PointsInCircum(3, 50)
for t in range(len(circle_list)):
if t == 0:
points, = ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='--')
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
else:
x_coord, y_coord = circle_list.pop()
x.append(x_coord)
y.append(y_coord)
points.set_data(x, y)
plt.pause(0.01)
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-05-01 20:53:05