Обновление Python Matplotlib в фоновом режиме

Question

Я использую Matplotlib для отображения события в реальном времени в приглашении Anaconda.
Когда я обновляю plot с помощью plt.draw () или plt.show (), я теряю контроль над тем, что я делаю. Окно печати действует так же, как и его щелчок, и это блокирует мой другой элемент управления в командной строке.

Я пытался добавить

plt.show(block=False)

но это не помогло.

Код, как показано ниже,

fig, ax = plt.subplots()
plt.ion()
plt.show(block=False)
while(True):
    ax.plot(y_plt_points,x_plt_points,'ro')
    plt.draw()
    plt.pause(0.01)

Answer 1

Эта ссылка содержит пример построения графика в реальном времени с помощью matplotlib.Я думаю, основной вывод заключается в том, что вам не нужно использовать plt.show () или plt.draw () при каждом вызове plot.В примере вместо этого используется set_ydata.Simalarly set_xdata может использоваться для обновления ваших переменных x_axis.Код ниже

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# use ggplot style for more sophisticated visuals
plt.style.use('ggplot')

def live_plotter(x_vec,y1_data,line1,identifier='',pause_time=0.1):
    if line1==[]:
        # this is the call to matplotlib that allows dynamic plotting
        plt.ion()
        fig = plt.figure(figsize=(13,6))
        ax = fig.add_subplot(111)
        # create a variable for the line so we can later update it
        line1, = ax.plot(x_vec,y1_data,'-o',alpha=0.8)        
        #update plot label/title
        plt.ylabel('Y Label')
        plt.title('Title: {}'.format(identifier))
        plt.show()

    # after the figure, axis, and line are created, we only need to update the y-data
    line1.set_ydata(y1_data)
    # adjust limits if new data goes beyond bounds
    if np.min(y1_data)<=line1.axes.get_ylim()[0] or np.max(y1_data)>=line1.axes.get_ylim()[1]:
    plt.ylim([np.min(y1_data)-np.std(y1_data),np.max(y1_data)+np.std(y1_data)])
# this pauses the data so the figure/axis can catch up - the amount of pause can be altered above
plt.pause(pause_time)

# return line so we can update it again in the next iteration
return line1

Когда я запускаю эту функцию в приведенном ниже примере, у меня не возникает проблем при использовании других приложений на моем компьютере

size = 100
x_vec = np.linspace(0,1,size+1)[0:-1]
y_vec = np.random.randn(len(x_vec))
line1 = []
i=0
while i<1000:
    i=+1
    rand_val = np.random.randn(1)
    y_vec[-1] = rand_val
    line1 = live_plotter(x_vec,y_vec,line1)
    y_vec = np.append(y_vec[1:],0.0)