Fast Live Plotting в Matplotlib/PyPlot - программирование

В течение многих лет я изо всех сил пытался получить эффективный живой сюжет в matplotlib, и по сей день я остаюсь неудовлетворенным.

Мне нужна функция redraw_figure, которая обновляет цифру "вживую" (по мере запуска кода) и будет отображать последние графики, если я остановлюсь в точке останова.

Вот демон-код:

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

def live_update_demo():

    plt.subplot(2, 1, 1)
    h1 = plt.imshow(np.random.randn(30, 30))
    redraw_figure()
    plt.subplot(2, 1, 2)
    h2, = plt.plot(np.random.randn(50))
    redraw_figure()

    t_start = time.time()
    for i in xrange(1000):
        h1.set_data(np.random.randn(30, 30))
        redraw_figure()
        h2.set_ydata(np.random.randn(50))
        redraw_figure()
        print 'Mean Frame Rate: %.3gFPS' % ((i+1) / (time.time() - t_start))

def redraw_figure():
    plt.draw()
    plt.pause(0.00001)

live_update_demo()

Графики должны обновляться в реальном времени при запуске кода, и мы должны увидеть последние данные при остановке в любой точке останова после redraw_figure(). Вопрос в том, как наилучшим образом реализовать redraw_figure()

В реализации выше (plt.draw(); plt.pause(0.00001)) она работает, но очень медленная (~ 3.7FPS)

Я могу реализовать его как:

def redraw_figure():
    plt.gcf().canvas.flush_events()
    plt.show(block=False)

И он работает быстрее (~ 11FPS), но графики не обновляются, когда вы останавливаетесь на контрольных точках (например, если я ставлю точку останова на строку t_start = ..., второй график не появится).

Как ни странно, то, что на самом деле работает, вызывает шоу дважды:

def redraw_figure():
    plt.gcf().canvas.flush_events()
    plt.show(block=False)
    plt.show(block=False)

Что дает ~ 11FPS и сохраняет графики до данных, если ваш разрыв в любой строке.

Теперь я слышал, что ключевое слово "block" устарело. И вызов одной и той же функции дважды кажется странным, вероятно, не-переносным хаком в любом случае.

Итак, что я могу поместить в эту функцию, которая будет строить с разумной частотой кадров, не является гигантским kludge и предпочтительно будет работать через бэкэнды и системы?

Некоторые примечания:

Я нахожусь в OSX и использую TkAgg бэкэнд, но решения на любом бэкэнд/системе приветствуются
Интерактивный режим "On" не будет работать, потому что он не обновляется вживую. Он просто обновляется, когда на консоли Python, когда интерпретатор ждет ввода пользователя.
A блог предложил реализацию:

def redraw_figure(): fig = plt.gcf() fig.canvas.draw() fig.canvas.flush_events()

Но, по крайней мере, в моей системе, которая вообще не перерисовывает графики.

Итак, если у кого-то есть ответ, вы бы прямо сделали меня и тысячи других счастливыми. Их счастье, вероятно, просочится к их друзьям и родственникам, их друзьям и родственникам и т.д., Чтобы вы могли улучшить жизнь миллиардов.

Выводы

ImportanceOfBeingErnest показывает, как вы можете использовать blit для более быстрого построения графика, но это не так просто, как положить что-то другое в функцию redraw_figure (вам нужно следить за тем, что нужно перерисовывать).

import time from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np def live_update_demo(blit = False): x = np.linspace(0,50., num=100) X,Y = np.meshgrid(x,x) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) fig.canvas.draw() # note that the first draw comes before setting data h1 = ax1.imshow(X, vmin=-1, vmax=1, interpolation="None", cmap="RdBu") h2, = ax2.plot(x, lw=3) text = ax2.text(0.8,1.5, "") ax2.set_ylim([-1,1]) if blit: # cache the background axbackground = fig.canvas.copy_from_bbox(ax1.bbox) ax2background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax2.bbox) t_start = time.time() k=0. for i in np.arange(1000): h1.set_data(np.sin(X/3.+k)*np.cos(Y/3.+k)) h2.set_ydata(np.sin(x/3.+k)) tx = 'Mean Frame Rate:\n {fps:.3f}FPS'.format(fps= ((i+1) / (time.time() - t_start)) ) text.set_text(tx) #print tx k+=0.11 if blit: # restore background fig.canvas.restore_region(axbackground) fig.canvas.restore_region(ax2background) # redraw just the points ax1.draw_artist(h1) ax2.draw_artist(h2) # fill in the axes rectangle fig.canvas.blit(ax1.bbox) fig.canvas.blit(ax2.bbox) # in this post http://bastibe.de/2013-05-30-speeding-up-matplotlib.html # it is mentionned that blit causes strong memory leakage. # however, I did not observe that. else: # redraw everything fig.canvas.draw() fig.canvas.flush_events() plt.pause(0.000000000001) #plt.pause calls canvas.draw(), as can be read here: #http://bastibe.de/2013-05-30-speeding-up-matplotlib.html #however with Qt4 (and TkAgg??) this is needed. It seems,using a different backend, #one can avoid plt.pause() and gain even more speed. live_update_demo(True) # 28 fps #live_update_demo(False) # 18 fps

import sys import time from pyqtgraph.Qt import QtCore, QtGui import numpy as np import pyqtgraph as pg class App(QtGui.QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(App, self).__init__(parent) #### Create Gui Elements ########### self.mainbox = QtGui.QWidget() self.setCentralWidget(self.mainbox) self.mainbox.setLayout(QtGui.QVBoxLayout()) self.canvas = pg.GraphicsLayoutWidget() self.mainbox.layout().addWidget(self.canvas) self.label = QtGui.QLabel() self.mainbox.layout().addWidget(self.label) self.view = self.canvas.addViewBox() self.view.setAspectLocked(True) self.view.setRange(QtCore.QRectF(0,0, 100, 100)) # image plot self.img = pg.ImageItem(border='w') self.view.addItem(self.img) self.canvas.nextRow() # line plot self.otherplot = self.canvas.addPlot() self.h2 = self.otherplot.plot(pen='y') #### Set Data ##################### self.x = np.linspace(0,50., num=100) self.X,self.Y = np.meshgrid(self.x,self.x) self.counter = 0 self.fps = 0. self.lastupdate = time.time() #### Start ##################### self._update() def _update(self): self.data = np.sin(self.X/3.+self.counter/9.)*np.cos(self.Y/3.+self.counter/9.) self.ydata = np.sin(self.x/3.+ self.counter/9.) self.img.setImage(self.data) self.h2.setData(self.ydata) now = time.time() dt = (now-self.lastupdate) if dt <= 0: dt = 0.000000000001 fps2 = 1.0 / dt self.lastupdate = now self.fps = self.fps * 0.9 + fps2 * 0.1 tx = 'Mean Frame Rate: {fps:.3f} FPS'.format(fps=self.fps ) self.label.setText(tx) QtCore.QTimer.singleShot(1, self._update) self.counter += 1 if __name__ == '__main__': app = QtGui.QApplication(sys.argv) thisapp = App() thisapp.show() sys.exit(app.exec_())

Выводы

Ответ 1