Matplotlib를 사용하여 비블로킹 방식으로 그림 그리기
실행을 차단하지 않고 matplotlib 플롯을 함수로 만드는 데 문제가 있습니다.
사용해보았습니다.show(block=False)몇몇 사람들이 제안하듯이, 하지만 내가 얻는 건 얼어붙은 창문뿐이에요. ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★.show()결과는 올바르게 플롯되지만 창이 닫힐 때까지 실행이 차단됩니다.제가 읽은 다른 기사들을 보면show(block=False)이치노거맞 ??Qt4Agg이다제 코드를 보시고 뭔가 잘못된 것이 보이면 말씀해 주시겠습니까?여기 제 코드가 있습니다.
from math import *
from matplotlib import pyplot as plt
print(plt.get_backend())
def main():
x = range(-50, 51, 1)
for pow in range(1,5): # plot x^1, x^2, ..., x^4
y = [Xi**pow for Xi in x]
print(y)
plt.plot(x, y)
plt.draw()
#plt.show() #this plots correctly, but blocks execution.
plt.show(block=False) #this creates an empty frozen window.
_ = raw_input("Press [enter] to continue.")
if __name__ == '__main__':
main()
추신. 새로운 창을 만들지 않고 플롯할 때마다 기존 창을 업데이트하고 싶다고 말하는 것을 잊었습니다.
나는 오랫동안 해결책을 찾았고, 이 답을 찾았다.
내가) 것을 는 '의 할 것 .plt.ion(),plt.show())block=False한 것은 '무엇보다'입니다plt.pause(.001)(또는 당신이 원하는 시간에)그림 그리기를 포함한 메인코드가 sleep 상태일 때 GUI 이벤트가 발생하기 때문에 포즈가 필요합니다.슬립 스레드로부터 시간을 취득하는 것으로 실장될 가능성이 있기 때문에, IDE가 그것을 망치고 있을지도 모릅니다.모르겠습니다.
다음은 python 3.5에서 사용할 수 있는 구현입니다.
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def main():
plt.axis([-50,50,0,10000])
plt.ion()
plt.show()
x = np.arange(-50, 51)
for pow in range(1,5): # plot x^1, x^2, ..., x^4
y = [Xi**pow for Xi in x]
plt.plot(x, y)
plt.draw()
plt.pause(0.001)
input("Press [enter] to continue.")
if __name__ == '__main__':
main()
나에게 효과가 있는 간단한 요령은 다음과 같습니다.
- show 내에서 block = False 인수를 사용합니다.plt.show(block = False)
- .py 스크립트의 마지막에 다른 plt.show()를 사용합니다.
예:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(add_something)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show(block=False)
#more code here (e.g. do calculations and use print to see them on the screen
plt.show()
주의: 스크립트의 마지막 행입니다.
그래프를 배열에 쓴 다음 배열을 다른 스레드에 표시하여 실행을 차단하지 않도록 할 수 있습니다.다음은 pyformulas 0.2.8에서 pf.screen을 사용하여 플롯을 동시에 생성하고 표시하는 예제입니다.
import pyformulas as pf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
fig = plt.figure()
canvas = np.zeros((480,640))
screen = pf.screen(canvas, 'Sinusoid')
start = time.time()
while True:
now = time.time() - start
x = np.linspace(now-2, now, 100)
y = np.sin(2*np.pi*x) + np.sin(3*np.pi*x)
plt.xlim(now-2,now+1)
plt.ylim(-3,3)
plt.plot(x, y, c='black')
# If we haven't already shown or saved the plot, then we need to draw the figure first...
fig.canvas.draw()
image = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
image = image.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
screen.update(image)
#screen.close()
결과:
면책사항:난 피포뮬라의 관리인이야
참조: Matplotlib: 그림을 numpy 배열에 저장
라이브 플롯팅
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
# plt.axis([x[0], x[-1], -1, 1]) # disable autoscaling
for point in x:
plt.plot(point, np.sin(2 * point), '.', color='b')
plt.draw()
plt.pause(0.01)
# plt.clf() # clear the current figure
데이터 양이 너무 많으면 간단한 카운터를 사용하여 업데이트 속도를 낮출 수 있습니다.
cnt += 1
if (cnt == 10): # update plot each 10 points
plt.draw()
plt.pause(0.01)
cnt = 0
프로그램 종료 후 플롯 보류
이것은 만족스러운 답을 찾을 수 없는 나의 실제 문제이며, 나는 스크립트가 끝난 후에 닫히지 않는 플롯을 원했다(MATLAB와 같이).
생각해보면 스크립트가 끝나면 프로그램이 종료되고 플롯을 이렇게 유지할 논리적인 방법이 없기 때문에 두 가지 옵션이 있습니다.
- 스크립트가 종료되지 않도록 차단합니다(Plt.show()이며 원하는 것은 아닙니다).
- 플롯을 다른 줄에 싣다(너무 복잡하다)
이것은 나에게 만족스럽지 못했기 때문에 나는 박스 밖에서 다른 해결책을 찾았다.
외부 뷰어의 Save To File 및 View
이를 위해서는 저장과 보기가 모두 빨라야 하며 뷰어는 파일을 잠그지 않아야 하며 자동으로 콘텐츠를 업데이트해야 합니다.
저장할 형식 선택
벡터 기반 포맷은 작고 빠릅니다.
- SVG는 좋지만 기본적으로 수동 새로 고침이 필요한 웹 브라우저를 제외하고는 좋은 뷰어를 찾을 수 없습니다.
- PDF는 벡터 형식을 지원하며 라이브 업데이트를 지원하는 경량 뷰어도 있습니다.
라이브 업데이트 기능이 있는 고속 경량 뷰어
PDF에는 몇 가지 좋은 옵션이 있습니다.
Windows 에서는, Sumatra 를 사용합니다.PDF - 무료, 고속, 경량 (1.8만 사용)내 경우 MB RAM)
Linux 에서는, Evince(GNOME)나 Occular(KDE)등의 옵션이 몇개인가 있습니다.
샘플 코드 및 결과
파일에 플롯을 출력하기 위한 샘플 코드
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(2 * x)
plt.plot(x, y)
plt.savefig("fig.pdf")
첫 번째 실행 후 위에 언급된 뷰어 중 하나에서 출력 파일을 열고 즐깁니다.
SumatraPDF를 함께 레이트를 얻을 수 가까이 수 ) 기 sumatra Sumatra를 사용하시면 .PDF pdf VSCode pdf pdf pdf pdf pdf 。또한 프로세스는 준라이브 업데이트 레이트를 얻을 수 있을 정도로 빠릅니다(셋업으로 10Hz에 가까운 주파수를 얻을 수 있습니다).time.sleep()인터벌 사이
이 답변들 중 많은 부분이 과장되어 있고, 제가 알 수 있는 바로는 그 답변들이 이해하기 어렵지 않습니다.
하시면 됩니다.plt.ion()원하신다면요, 하지만 제가 찾은 바로는plt.draw() 효과적이다
인 에서는 이미지를 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★.plot() ★★★★★★★★★★★★★★★★★」scatter() 어떤 이든 상관없습니다.figimage()하지 않다츠요시
plt.figimage(image_to_show)
plt.draw()
plt.pause(0.001)
또는
fig = plt.figure()
...
fig.figimage(image_to_show)
fig.canvas.draw()
plt.pause(0.001)
이치노
@Picture의 했습니다.@krs013 @Default Picture @Default Picture 。
한 한 사람이 실에 모든 하거나, 이 문제를 이 하는 을 피할 수 .
가 알게 된 건 '아, 아, 아,plt.pause(0.001)이치노
plt.show() 및 plt.draw()는 불필요하거나 어떤 방법으로든 차단됩니다.여기 그림을 그리고 업데이트한 후 계속하는 코드가 있습니다.기본적으로 plt.pause(0.001)가 matlab의 드로우에 가장 가까운 것으로 보입니다.
유감스럽게도 이러한 플롯은 input() 명령어를 삽입하는 경우를 제외하고 인터랙티브하지 않습니다(프리즈).그 후 코드는 정지합니다.
plt.pause(interval) 명령어 매뉴얼에는 다음과 같이 기재되어 있습니다.
액티브한 수치가 있는 경우는, 일시정지 전에 갱신되어 표시됩니다...이것은 조잡한 애니메이션에 사용할 수 있습니다.
이게 바로 우리가 원하는 거야다음 코드를 사용해 보십시오.
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.arange(0, 51) # x coordinates
for z in range(10, 50):
y = np.power(x, z/10) # y coordinates of plot for animation
plt.cla() # delete previous plot
plt.axis([-50, 50, 0, 10000]) # set axis limits, to avoid rescaling
plt.plot(x, y) # generate new plot
plt.pause(0.1) # pause 0.1 sec, to force a plot redraw
Iggy의 답변이 가장 이해하기 쉬웠는데, 그 다음 작업을 할 때 다음과 같은 오류가 발생했습니다.subplot내가 막 할 때는 없었던 명령어show:
MatplotlibDecrecationWarning:이전 축과 동일한 인수를 사용하여 축을 추가하면 현재 이전 인스턴스가 재사용됩니다.이후 버전에서는 항상 새 인스턴스가 생성되어 반환됩니다.한편, 이 경고는 각 축 인스턴스에 고유한 라벨을 전달함으로써 억제할 수 있으며 향후 동작을 보장할 수 있습니다.
이 오류를 방지하려면 사용자가 Enter 키를 누른 후 플롯을 닫거나 클리어합니다.
다음은 나에게 효과가 있었던 코드입니다.
def plt_show():
'''Text-blocking version of plt.show()
Use this instead of plt.show()'''
plt.draw()
plt.pause(0.001)
input("Press enter to continue...")
plt.close()
Python 패키지 드로우에서는 실시간으로 플롯을 비블로킹 방식으로 업데이트할 수 있습니다.
또한 웹캠 및 OpenCV와 함께 작동하여 각 프레임의 측정값을 표시합니다.
원래의 투고를 참조해 주세요.
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/28269157/plotting-in-a-non-blocking-way-with-matplotlib
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