Discussion :

[bm]

Bonjour,

Je veux renouveler un graphique dans une boucle while.
Mais les graphiques s'empilent l'un après l'autre.
Est ce possible ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
import time
global pulse
pulse=[0]
 
while True:
 
    t = time.strftime("%Hh%M")
    m = int(time.strftime("%M"))
 
    if m%5 ==0 :
        time.sleep(30)
        t = time.strftime("%Hh%M")
        file = !ls ./ima_train
        dd =t+' : '+str(len(file))
        pulse.append(len(file))
        print(dd)
        time.sleep(80)
        plt.plot(pulse)
        plt.show()

pulse compte des fichiers dans ima_train
c'est un traitement d'image que je veux suivre
avec une courbe de temps

@+

[racine carrée]

Il y a sûrement un moyen de fermer la fenêtre (je crois qu'il faudrait regarder du côté d'un module comme tkinter, ou encore pygame) et de rouvrir le nouveau graphique, et cela périodiquement, mais je ne crois pas que l'on puisse modifier un graphique déjà tracé (le module matplotlib n'a pas été conçu pour cela, à ce que je sache, mais je ne suis pas sûr à 100% !).

[lg_53]

Il faut voir le type de tracé que vous faites mais une bonne partie des objets matplotlib possèdent des setters (notamment set_data) pour modifier directement les données sous jacente sans avoir à retracer tout le graphique.

[Julien N]

Il faut voir le type de tracé que vous faites mais une bonne partie des objets matplotlib possèdent des setters (notamment set_data) pour modifier directement les données sous jacente sans avoir à retracer tout le graphique.

Très juste, voici un exemple illustrant set_data

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Fait en sorte que le traçage soit interactif. Sinon la figure est affichée qu'à la toute fin.
plt.ion()
 
def gen_random_data(n):
    return np.random.random(n)
 
x = np.linspace(0, 50, 50)
 
# On crée un figure qui sera mise à jour au fur et à mesure
fig, ax = plt.subplots()
ax.grid(True)
ax.set_ylim((0, 1))
 
# On crée un ligne "vide" dont les points seront mis à jours.
l, = ax.plot(x, np.ones_like(x))
 
# Toutes les secondes de nouvelles données sont générées et le graph est
# mis à jour
for i in range(10):
    y = gen_random_data(50)
    l.set_data(x, y)
    # Là réside l'astuce. Il faut demander à retracer la figure, sinon
    # rien ne se passe.
    fig.canvas.draw()
    time.sleep(1)

A noter que dans cet exemple, la figure n'est pas recadrée à chaque update. Donc si les nouvelles valeurs sont en dehors des bornes initialement définies, on ne les voit pas.

J

[racine carrée]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# Fait en sorte que le traçage soit interactif. Sinon la figure est affichée qu'à la toute fin.
plt.ion()
...

Je ne sais pas ce que fait ce programme quand vous le testez, mais chez moi la fenêtre 'figure 1' s'ouvre mais rien ne s'y trace (elle ne répond pas), et au bout de 10 secondes, le tracé apparait d'un coup.

[Julien N]

Je ne sais pas ce que fait ce programme quand vous le testez, mais chez moi la fenêtre 'figure 1' s'ouvre mais rien ne s'y trace (elle ne répond pas), et au bout de 10 secondes, le tracé apparait d'un coup.

Salut,

Intéressant, chez moi ça marche bien (j'ai quand même testé avant de poster :)). J'ai matplotlib en version 2.2.2 pour info et j'execute mon code depuis une console.

J

[lg_53]

A noter que dans cet exemple, la figure n'est pas recadrée à chaque update. Donc si les nouvelles valeurs sont en dehors des bornes initialement définies, on ne les voit pas.

J

Si si, ca fonctionne très bien.
Mais comme on vous la dit précédemment, si les données ajouter sorte du cadre défini lors de la visualisation des toute premières données, alors vous ne voyez rien, car le cadre n'est pas réajusté. Et c'est exactement ce que vous faite ici. Au départ x varie de 0 à 3. Vous rajouter des valeurs 4 5 et 6, qui sont donc hors cadre. Pareil en ordonnée. Pourtant si vous faites un

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

print(line.get_data())

vous vous rendez bien compte que l'objet à été mis à jour. Et donc le fait que la visualisation ne suivent pas derrière est un autre problème.

Code :

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
 
## Fait en sorte que le traçage soit interactif. 
## Sinon la figure est affichée qu'à la toute fin.
plt.ion()
 
fig = plt.figure('toto')
fig.clf()
 
ax = fig.add_subplot(111)
 
x = np.array([ 1, 2, 3])
y = np.array([ 10, 20, 30])
 
line, = ax.plot(x, y, '+', color='blue')
ax.set_ylim([0,40])
ax.set_xlim([0,6])
 
fig.canvas.draw()
fig.canvas.flush_events()
 
 
time.sleep(1)
 
new_x, new_y = np.array([4, 5, 6]), np.array([4, 5, 3])
x = np.append(x, new_x)
y = np.append(y, new_y)
print(line.get_data())
line.set_data(x,y)
print(line.get_data())
fig.canvas.draw()
fig.canvas.flush_events()

Pour la visualisation ce qui se passe en effet sur la plupart des machines ce sont des "problèmes" de bufferisation. C'est à dire que l'ordinateur pour économiser ces ressources va faire les opérations mais n'afficher le résultat qu'à la fin. Ce sujet https://stackoverflow.com/questions/...-in-matplotlib en parle très bien, et aborde la fonction flush_events() qui justement oblige python à ne pas aller à l'économie et à afficher l'état dans lequel c'est.

Le code que je vous présente ci dessus, avec définition des bornes de l'axe dès le début + flush_events() fonctionne très bien.

[lg_53]

@racine_carrée : oui ca fait la même chose chez moi. Le sleep est bufferisé, voila pourquoi tout se fige jusqu'à la résolution complète du code