使用matplotlib实时更新图表

2nbm6dog 于 2023-02-23 发布在其他

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我想通过实时重绘新曲线（100个点）来更新绘图。
这是可行的：

import time, matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t0 = time.time()
for i in range(10000000):
    x = np.random.random(100)
    ax.clear()
    ax.plot(x, color='b')
    fig.show()
    plt.pause(0.01)
    print(i, i/(time.time()-t0))

但是只有~10 fps，看起来很慢。
在Matplotlib中执行此操作的标准方法是什么？
我已经阅读了How to update a plot in matplotlib和How do I plot in real-time in a while loop using matplotlib?，但是这两种情况是不同的，因为它们 * 在现有绘图中添加了一个新点 *。在我的用例中，我需要重新绘制所有内容并保留100个点。

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/75434668/update-a-chart-in-realtime-with-matplotlib

1条答案

按热度按时间

mkshixfv1#

我不知道有什么技术可以提高一个数量级。不过，你可以稍微增加FPS与
1.更新线数据，而不是使用set_ydata（和/或set_xdata）创建新图
1.使用Figure.canvas.draw_idle()代替Figure.canvas.draw()（参见this question）。
因此，我建议您尝试以下方法：

import time
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t0 = time.time()

x = np.random.random(100)
l, *_ = ax.plot(x, color='b')
fig.show()
fig.canvas.flush_events()
ax.set_autoscale_on(False)
for i in range(10000000):
    x = np.random.random(100)
    l.set_ydata(x)
    fig.canvas.draw_idle()
    fig.canvas.flush_events()
    print(i, i/(time.time()-t0))

注意，正如@Bhargav在注解中提到的，更改matplotlib后端也会有所帮助（例如matplotlib.use('QtAgg')）。
希望这能有所帮助。

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