How to update a plot in matplotlib

У меня возникли проблемы с перерисовкой рисунка здесь. Я разрешаю пользователю указывать единицы измерения в масштабе времени (ось x), а затем я пересчитываю и вызываю эту функцию plots(). Я хочу, чтобы график просто обновлялся, а не добавлял другой график к рисунку.

def plots():
    global vlgaBuffSorted
    cntr()

    result = collections.defaultdict(list)
    for d in vlgaBuffSorted:
        result[d['event']].append(d)

    result_list = result.values()

    f = Figure()
    graph3 = f.add_subplot(211)
    graph2 = f.add_subplot(212,sharex=graph3)

    for item in result_list:
        tL = []
        vgsL = []
        vdsL = []
        isubL = []
        for dict in item:
            tL.append(dict['time'])
            vgsL.append(dict['vgs'])
            vdsL.append(dict['vds'])
            isubL.append(dict['isub'])
        graph3.plot(tL,vdsL,'bo',label='a')
        graph3.plot(tL,vgsL,'rp',label='b')
        graph2.plot(tL,isubL,'b-',label='c')

    plotCanvas = FigureCanvasTkAgg(f, pltFrame)
    toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(plotCanvas, pltFrame)
    toolbar.pack(side=BOTTOM)
    plotCanvas.get_tk_widget().pack(side=TOP)

По сути, у вас есть два варианта:

1. Делайте в точности то, что вы делаете в данный момент, но вызывайте graph3.clear() и graph2.clear() перед пересчетом данных. Это самый медленный, но самый простой и надежный вариант.




2. Вместо реплоттинга вы можете просто обновить данные объектов plot. Вам нужно будет внести некоторые изменения в свой код, но это должно быть намного, намного быстрее, чем повторять что-либо каждый раз. Однако форма данных, которые вы строите, не может измениться, и если диапазон ваших данных меняется, вам нужно будет вручную сбросить ограничения по осям x и y.

Чтобы привести пример второго варианта:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 6*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1, = ax.plot(x, y, 'r-') # Returns a tuple of line objects, thus the comma

for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 500):
    line1.set_ydata(np.sin(x + phase))
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()

Вы также можете поступить следующим образом: это приведет к отображению случайных матричных данных размером 10x1 на графике за 50 циклов цикла for.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion()
for i in range(50):
    y = np.random.random([10,1])
    plt.plot(y)
    plt.draw()
    plt.pause(0.0001)
    plt.clf()

У меня это сработало:

from matplotlib import pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
import numpy as np
for i in range(50):
    clear_output(wait=True)
    y = np.random.random([10,1])
    plt.plot(y)
    plt.show()

У меня это сработало. Каждый раз повторно вызывает функцию, обновляющую график.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as anim

def plot_cont(fun, xmax):
    y = []
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1)

    def update(i):
        yi = fun()
        y.append(yi)
        x = range(len(y))
        ax.clear()
        ax.plot(x, y)
        print i, ': ', yi

    a = anim.FuncAnimation(fig, update, frames=xmax, repeat=False)
    plt.show()

"fun" - это функция, которая возвращает целое число.
FuncAnimation будет повторно вызывать "update", он будет делать это "xmax" раз.