как построить асинхронно в matplotlib? - PullRequest
Новая
       61

как построить асинхронно в matplotlib?

2 голосов
/ 26 мая 2020

1. Фон

Я рисую квадратную c функциональную кривую (ax ^ 2 + bx + c, a> 0), которая имеет минимальное значение, и я использую повторяющийся метод для поиска этого значения. После каждого шага генерируется точка. Я хочу динамически нарисовать эту точку.

2. Псевдокод 

f(x)=ax^2+bx+c, a>0
g(t) is the mentioned method which is used to search the minimum value

plot f(x)
plot initial point (x0,y0)

for t in range(10000):
  new_x,new_y = g(t)

  move (x0,y0) to new position (new_x,new_y)

3. Решение

3.1 интерактивный график

3.1.1 Пример 
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

matplotlib.use("TkAgg")

plt.figure()
plt.grid(True)
plt.ion()

ft = np.linspace(0, 100, 1000)
plt.plot(ft, ft ** 2 + 1, c='r')
for t in range(100):
    plt.scatter(t, t ** 2 + 1, marker='.', c='b')

    plt.pause(1e-6)

plt.ioff()
plt.show()
3.1.2 Примечание
  1. Он работает, но работает медленно.
  2. Этот метод генерирует дублирующую дорожку.

3.2 Анимация

3.2.1 Пример 

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

matplotlib.use("TkAgg")
def update_points(num):

    point_ani.set_data(x[num], y[num])
    return point_ani,


x = np.linspace(0, 100, 1000)
y = x**2+1

fig = plt.figure(tight_layout=True)
plt.plot(x, y)
point_ani, = plt.plot(x[0], y[0], "ro")
plt.grid(ls="--")
ani = animation.FuncAnimation(fig,
                              update_points,
                              interval=1,
                              blit=True)
plt.show()

print('finish')

3.2.2 Примечание

Этот метод работает без дорожки, но перед рисованием необходимо знать весь путь перемещения точки.

Итак, предположим, что есть художник, он aws каждый раз получает новая точка; он ждет, если балл не получен. Как реализовать?

1 Ответ

0 голосов
/ 27 мая 2020

Используя метод градиентного спуска, описанный в этой Википедии ссылка , вот реализация Python и анимация, показывающая новые «минимумы» на каждом шаге. 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
###initializing the parameters##################
next_x = -5  # We start the search at x=-5
gamma = 0.01  # Step size multiplier
precision = 0.000001  # Desired precision of result
max_iters = 10000  # Maximum number of iterations
########setup the plot################
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel('y')
ax.set_xlabel('x')
ft = np.linspace(-50, 50, 1000)
line, = ax.plot(ft, ft**2 + 1,c='r',linestyle='-')
ax.set_title('Gradient descent showing the minima at each step')
plt.ion()   # set interactive mode
plt.show()
#################################
a=1
b=0
c=1
# Derivative function
def df(a,b,c,x):
    return 2*a*x + b
# function
def f(a,b,c,x):
    return a*x**2+b*x+c
for _ in range(max_iters):
    current_x = next_x
    next_x = next_x - gamma * df(a,b,c,current_x)
    step = next_x - current_x
    #do the plotting after setting up canvas
    plt.gcf().canvas.draw()
    #show the new minima as a '.'
    line, = ax.plot(next_x,f(a,b,c,next_x),'.',c='black')
    plt.pause(0.1)
    #remove the track
    line.remove()
    del line
    if abs(step) <= precision:
        break
print ("Minima at :{}".format(next_x))

animated

...