Cómo hacer matplotlib actualizar mi ejes basado en el rango de datos

Question 1

Tengo una animación en vivo que me gustaría actualizar el x y el eje y en cada actualización.

He intentado varias formas de solucionar esto, y que se dejan en los comentarios en el código de abajo

Ahora creo que el problema surge de regresar de la línea, que está relacionada con la variable ax, mientras que el FuncAnimation actúa sobre la variable fig?

import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
global df
df = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
global start_time
start_time = time.time()
df['time'] = [1]*40
df['number'] = [1]*40
global counter
counter = 0
while counter<40:
    df.iat[counter, 0] = round(((time.time()-start_time)*10))
    df.iat[counter, 1] = counter
    time.sleep(0.1)
    counter = counter+1
def get_data():
    global counter
    global start_time
    global df
    df.drop(range(10), axis = 0, inplace=True)
    df2 = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
    list1 = []
    list2 = []
    for item in range(10):
        time.sleep(0.1)
        list1.append(round(((time.time()-start_time)*10)))
        list2.append(counter)
        counter = counter + 1
    df2['time'] = list1
    df2['number'] = list2
    df = df.append(df2, ignore_index = True)
    df.reset_index(inplace=True, drop = True)
    x_data = df['time']
    y_data = df['number']
    return x_data,y_data
def get_limits():
    global df
    x_min = min(df['time'])
    y_min = min(df['number'])
    x_max = max(df['time'])
    y_max = max(df['number'])
    return x_min, y_min, x_max, y_max
fig, ax = plt.subplots()
def animate(i):
    x_data, y_data= get_data()
    x_min, y_min, x_max, y_max = get_limits()
    #plt.xlim(x_min, x_max, auto = True)
    #plt.ylim(y_min, y_max, auto = True)
    ax.set_xlim(x_min, x_max, auto = True)
    ax.set_ylim(y_min, y_max, auto = True)
    line = ax.plot(x_data, y_data)
    #line = ax.plot(x_data, y_data,scalex=True, scaley=True, color="red")

    #plt.plot(x,y, scaley=True, scalex=True, color="red")
    return line
ani = animation.FuncAnimation(
    fig, animate, interval=50, blit=True, save_count=50)
#ani2 = animation.FuncAnimation(ax, animate, interval = 50, blit=True, save_count=50)
plt.show()

Question 2

Yo era capaz de conseguir los ejes para cambiar dinámicamente con el código de abajo.

Las diferencias principales son las que he usado plt.ylim y plt.xlim, como contraposición a la evolución de la figura xlim o ylim. Sin embargo, He añadido también comentó el código siguiente para aquellos, que también trabajo. Creo ax1 es una subtrama, que es una de los ejes asignado a la fig. Por lo tanto, la actualización de ax1, las actualizaciones de los ejes. Esto también se puede acceder con fig.gca()desde figure.gca() devuelve los ejes de la figura.

import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import random
global df
df = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
global start_time
start_time = time.time()
df['time'] = [1]*40
df['number'] = [1]*40
global counter
counter = 0
while counter<40:
    df.iat[counter, 0] = round(((time.time()-start_time)*20))
    df.iat[counter, 1] = counter
    time.sleep(0.05)
    counter = counter+1
def get_data():
    global counter
    global start_time
    global df
    df.drop(range(10), axis = 0, inplace=True)
    df2 = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
    list1 = []
    list2 = []
    for item in range(10):
        time.sleep(random.randint(10,100)/1000)
        list1.append(round(((time.time()-start_time)*20)))
        list2.append(counter)
        counter = counter + 1
    df2['time'] = list1
    df2['number'] = list2
    df = df.append(df2, ignore_index = True)
    df.reset_index(inplace=True, drop = True)
    x_data = df['time']
    y_data = df['number']
    return x_data,y_data
def get_limits():
    global df
    x_min = min(df['time'])
    y_min = min(df['number'])
    x_max = max(df['time'])
    y_max = max(df['number'])
    return x_min, y_min, x_max, y_max

fig = plt.figure(figsize = (18,9))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.title("Dynamic Axes")

def animate(i):
    x_data, y_data = get_data()
    x_min, y_min, x_max, y_max = get_limits()
    plt.xlim(x_min, x_max) #ax1.set_ylim(y_min, y_max)
    plt.ylim(y_min,y_max) #fig.gca().set_xlim(x_min,x_max)
    plt.plot(x_data,y_data)
animation = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval = 50)
plt.show()

AlbinoRhino · Answer 1 · 2021-11-22T21:33:56

Yo era capaz de conseguir los ejes para cambiar dinámicamente con el código de abajo.

Las diferencias principales son las que he usado plt.ylim y plt.xlim, como contraposición a la evolución de la figura xlim o ylim. Sin embargo, He añadido también comentó el código siguiente para aquellos, que también trabajo. Creo ax1 es una subtrama, que es una de los ejes asignado a la fig. Por lo tanto, la actualización de ax1, las actualizaciones de los ejes. Esto también se puede acceder con fig.gca()desde figure.gca() devuelve los ejes de la figura.

import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import random
global df
df = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
global start_time
start_time = time.time()
df['time'] = [1]*40
df['number'] = [1]*40
global counter
counter = 0
while counter<40:
    df.iat[counter, 0] = round(((time.time()-start_time)*20))
    df.iat[counter, 1] = counter
    time.sleep(0.05)
    counter = counter+1
def get_data():
    global counter
    global start_time
    global df
    df.drop(range(10), axis = 0, inplace=True)
    df2 = pd.DataFrame(columns = ['time', 'number'])
    list1 = []
    list2 = []
    for item in range(10):
        time.sleep(random.randint(10,100)/1000)
        list1.append(round(((time.time()-start_time)*20)))
        list2.append(counter)
        counter = counter + 1
    df2['time'] = list1
    df2['number'] = list2
    df = df.append(df2, ignore_index = True)
    df.reset_index(inplace=True, drop = True)
    x_data = df['time']
    y_data = df['number']
    return x_data,y_data
def get_limits():
    global df
    x_min = min(df['time'])
    y_min = min(df['number'])
    x_max = max(df['time'])
    y_max = max(df['number'])
    return x_min, y_min, x_max, y_max

fig = plt.figure(figsize = (18,9))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.title("Dynamic Axes")

def animate(i):
    x_data, y_data = get_data()
    x_min, y_min, x_max, y_max = get_limits()
    plt.xlim(x_min, x_max) #ax1.set_ylim(y_min, y_max)
    plt.ylim(y_min,y_max) #fig.gca().set_xlim(x_min,x_max)
    plt.plot(x_data,y_data)
animation = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval = 50)
plt.show()

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