Живое обновление с помощью matplotlib

Итак, у меня есть данные по акселерометрии телефона, и я хотел бы в основном сделать видео о том, как выглядело движение телефона. Поэтому я использовал matplotlib для создания 3D-графика данных:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pickle
def pickleLoad(pickleFile):
    pkl_file = open(pickleFile, 'rb')
    data = pickle.load(pkl_file)
    pkl_file.close()
    return data
data = pickleLoad('/Users/ryansaxe/Desktop/kaggle_parkinsons/accelerometry/LILY_dataframe')
data = data.reset_index(drop=True)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
xs = data['x.mean']
ys = data['y.mean']
zs = data['z.mean']
ax.scatter(xs, ys, zs)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

Теперь время важно, и на самом деле это также фактор, который я вижу только по одной точке за раз, потому что время также является фактором, и это позволяет мне следить за прогрессированием данных акселерометрии!

Что я могу сделать с этим, чтобы сделать его живым графиком обновления?

Единственное, о чем я могу думать, это иметь цикл, который проходит по строке за строкой и делает граф из строки, но это откроет так много файлов, что это будет безумие, потому что у меня есть миллионы строк.

Итак, как я могу создать живой график обновления?

Ответ 1

Вот пример bare-bones, который обновляется настолько быстро, насколько это возможно:

import pylab as plt
import numpy as np

X = np.linspace(0,2,1000)
Y = X**2 + np.random.random(X.shape)

plt.ion()
graph = plt.plot(X,Y)[0]

while True:
    Y = X**2 + np.random.random(X.shape)
    graph.set_ydata(Y)
    plt.draw()

Трюк не, чтобы продолжать создавать новые графики, так как это будет продолжать потреблять память, но изменить x, y, z-данные на существующем графике. Используйте .ion() и .draw() для настройки этого холста для обновления.

Добавление: комментарий, сделанный с большим рейтингом ниже, @Kelsey отмечает, что:

Вам может понадобиться plt.pause(0.01) после строки plt.draw(), чтобы получить обновление, чтобы показать

Ответ 2

Мне удалось создать живое обновление с помощью draw(), а цикл while - это код, который я использовал:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
import time
import pandas as pd
import pickle
def pickleLoad(pickleFile):
    pkl_file = open(pickleFile, 'rb')
    data = pickle.load(pkl_file)
    pkl_file.close()
    return data
data = pickleLoad('/Users/ryansaxe/Desktop/kaggle_parkinsons/accelerometry/LILY_dataframe')
data = data.reset_index(drop=True)
df = data.ix[0:,['x.mean','y.mean','z.mean','time']]
ion()
fig = figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
count = 0
plotting = True
while plotting:
    df2 = df.ix[count]
    count += 1
    xs = df2['x.mean']
    ys = df2['y.mean']
    zs = df2['z.mean']
    t = df2['time']
    ax.scatter(xs, ys, zs)
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    ax.set_title(t)
    draw()
    pause(0.01)
    if count > 50:
        plotting = False
ioff()
show()